本文關(guān)鍵詞：協(xié)整系數(shù)矩陣的非平穩(wěn)工程系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代工程系統(tǒng)中大量存在非平穩(wěn)工況，使得應(yīng)用傳統(tǒng)基于平穩(wěn)信號(hào)處理的故障診斷方法存在困難，并且由于工程大系統(tǒng)內(nèi)子系統(tǒng)相互聯(lián)系耦合，使得針對(duì)單個(gè)信號(hào)分析的建模方法不再適用。對(duì)此，本課題組提出了使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域協(xié)整理論進(jìn)行建模，建立系統(tǒng)變量之間長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系模型，用于系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。 本文在現(xiàn)有應(yīng)用協(xié)整理論與系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展協(xié)整理論應(yīng)用于液壓舵面系統(tǒng)的故障診斷的方法研究。對(duì)于工程非平穩(wěn)系統(tǒng)，若系統(tǒng)變量是一階單整的，則可以建立變量間的協(xié)整關(guān)系模型，本文通過(guò)理論分析，證明協(xié)整系數(shù)矩陣可以作為故障空間的特征參數(shù)用于故障診斷，，可以使用一對(duì)多分類的支持向量機(jī)(SVM)分類算法進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的分類。使用液壓舵面故障仿真系統(tǒng)作為試驗(yàn)平臺(tái)，使用5個(gè)一階單整的系統(tǒng)變量建立協(xié)整關(guān)系模型，并估計(jì)出協(xié)整系數(shù)矩陣作為特征參數(shù)，結(jié)果表明協(xié)整系數(shù)矩陣作為特征參數(shù)，SVM作為分類算法具有很好的故障診斷效果。 在對(duì)非平穩(wěn)系統(tǒng)建立協(xié)整關(guān)系模型后，模型的殘差(新息變量)便是平穩(wěn)的，新息變量中蘊(yùn)含了豐富的系統(tǒng)狀態(tài)信息，因而本文使用時(shí)域分析方法，觀察新息變量時(shí)域波形，提取常用時(shí)域統(tǒng)計(jì)量，也采取頻域的功率譜密度分析方法，發(fā)現(xiàn)新息變量對(duì)于阻尼故障和剛度故障比較敏感，對(duì)泄漏故障的診斷效果并不好。本文又使用了小波包方差和小波能量譜成功提取了泄漏故障狀態(tài)下新息變量的敏感頻率和能量特征。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)整 故障診斷 協(xié)整系數(shù)矩陣 非平穩(wěn) 支持向量機(jī) 小波包
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 注釋表10-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 引言12-13
• 1.2 機(jī)械故障診斷的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 協(xié)整理論簡(jiǎn)介14-17
• 1.4 本課題的意義及創(chuàng)新性17-18
• 1.5 本文組織18-19
• 第二章 單位根檢驗(yàn)與 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)19-31
• 2.1 基本概念19-21
• 2.2 單位根過(guò)程21-25
• 2.2.1 單位根過(guò)程簡(jiǎn)介21-22
• 2.2.2 ADF 單位根檢驗(yàn)22-25
• 2.3 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)25-30
• 2.3.1 誤差校正模型25-26
• 2.3.2 協(xié)整估計(jì)與檢驗(yàn)算法26-30
• 2.4 小結(jié)30-31
• 第三章 協(xié)整系數(shù)矩陣模型故障診斷方法研究31-42
• 3.1 協(xié)整系數(shù)矩陣模型31-36
• 3.1.1 協(xié)整理論簡(jiǎn)介31-32
• 3.1.2 ADF 單位根檢驗(yàn)32
• 3.1.3 協(xié)整系數(shù)矩陣估計(jì)32-33
• 3.1.4 協(xié)整系數(shù)矩陣模型基本思想33-34
• 3.1.5 支持向量機(jī)分類34-35
• 3.1.6 協(xié)整系數(shù)矩陣模型故障診斷方法的一般步驟35-36
• 3.2 協(xié)整系數(shù)矩陣模型在液壓舵面仿真系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用36-40
• 3.2.1 液壓舵面仿真系統(tǒng)簡(jiǎn)介36-37
• 3.2.2 故障仿真37
• 3.2.3 協(xié)整系數(shù)矩陣模型特征參數(shù)的提取37-39
• 3.2.4 基于 SVM 的故障分類與結(jié)果39-40
• 3.3 特征參數(shù)的降維40-41
• 3.4 結(jié)論41-42
• 第四章 協(xié)整關(guān)系建模結(jié)合小波包分解的故障診斷方法研究42-64
• 4.1 協(xié)整關(guān)系模型與新息變量42
• 4.2 液壓舵面仿真42-43
• 4.3 新息變量的時(shí)域分析43-47
• 4.4 新息變量的頻域分析47-50
• 4.5 小波分解50-55
• 4.5.1 小波變換50-51
• 4.5.2 離散小波變換51-52
• 4.5.3 小波包分析52-55
• 4.6 小波包分解在新息變量故障診斷中的應(yīng)用55-62
• 4.6.1 新息變量小波包分解的時(shí)域特征提取與故障診斷56-59
• 4.6.2 應(yīng)用小波包能量譜對(duì)新息變量故障特征提取與診斷59-62
• 4.7 本章小結(jié)62-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-67
• 5.1 總結(jié)64-65
• 5.2 研究展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70-71
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 魯帆;基于協(xié)整理論的復(fù)雜動(dòng)態(tài)工程系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：357407