本文關(guān)鍵詞：基于波譜模式的齒輪箱故障智能診斷

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【摘要】：本文采用齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的量化特征進(jìn)行齒輪箱的狀態(tài)分析,提取了常用的時(shí)域波形的統(tǒng)計(jì)特征、頻譜分布的統(tǒng)計(jì)特征和小波包頻帶能量分布特征。齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)是由于多種因素的影響,具有高度的非線性,因而顯得復(fù)雜和不規(guī)則的。時(shí)域、頻域特征參數(shù)由于計(jì)算方法比較簡(jiǎn)單直接,物理意義十分明確,但對(duì)于齒輪箱的非線性振動(dòng)信號(hào)仍有不足之處。分形分析可通過(guò)對(duì)非線性的信號(hào)進(jìn)行分析,從中尋求可以揭示其不規(guī)則性的復(fù)雜現(xiàn)象所蘊(yùn)含的規(guī)律；以整體與局部的自相似性為手段,通過(guò)認(rèn)識(shí)局部來(lái)映像整體,或通過(guò)認(rèn)識(shí)整體進(jìn)而深化對(duì)局部的了解。本文在分析振動(dòng)信號(hào)的去波動(dòng)趨勢(shì)多重分形方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程的基礎(chǔ)上,針對(duì)多重分形參數(shù)的分布特征,構(gòu)造了基于多重分形參數(shù)的振動(dòng)信號(hào)特征指標(biāo),使得信號(hào)的非線性特征更加充分有效的利用。 特征數(shù)據(jù)集多個(gè)維度的指標(biāo)參數(shù)反映振動(dòng)信號(hào)所包含的信息。同一個(gè)特征集內(nèi)的特征指標(biāo)間不可避免的會(huì)出現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)所包含信息敏感度、顯著性的差異,而且不同指標(biāo)之間還存在一定的相關(guān)性。對(duì)此本文在介紹主元分析和核主元分析的基本原理和實(shí)現(xiàn)過(guò)程的基礎(chǔ)上,對(duì)比研究了兩種分析方法在振動(dòng)信號(hào)特征數(shù)據(jù)分析方面的性能。為了綜合利用時(shí)域頻域統(tǒng)計(jì)特征、頻帶能量特征和多重分形特征,本文還利用主元分析與核主元分析將三種特征集進(jìn)行融合,提取綜合三種特征的振動(dòng)信號(hào)特征主元,相對(duì)與單方面的特征主元,包含更多的信息,有利于提高齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)分析的準(zhǔn)確率。 本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征數(shù)據(jù)分布模式和齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)比研究了單一特征數(shù)據(jù)和融合特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能差異。同時(shí)針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的收斂慢、易陷入局部最優(yōu)的缺陷,對(duì)比研究多種改進(jìn)方法來(lái)提升單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,并采用多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的方法,進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中性能的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：齒輪箱 故障診斷 振動(dòng)信號(hào) 特征提取 主元分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題的研究背景及意義9
• 1.2 齒輪箱故障診斷研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)處理9-10
• 1.2.2 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)處理特征提取10
• 1.2.3 特征數(shù)據(jù)處理10-11
• 1.2.4 特征數(shù)據(jù)的分類(lèi)與識(shí)別11
• 1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容和總體結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征提取13-26
• 2.1 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)預(yù)處理13-15
• 2.1.1 齒輪箱數(shù)據(jù)介紹13
• 2.1.2 振動(dòng)信號(hào)的消除多項(xiàng)式趨勢(shì)項(xiàng)和平滑處理13-15
• 2.2 振動(dòng)信號(hào)的特征提取15-24
• 2.2.1 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域和頻域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)15-17
• 2.2.1.1 時(shí)域特征參數(shù)16-17
• 2.2.1.2 頻域特征參數(shù)17
• 2.2.2 基于小波包分解的振動(dòng)信號(hào)特征提取17-20
• 2.2.2.1 小波包頻帶分解原理17-18
• 2.2.2.2 頻帶能量特征提取原理18-19
• 2.2.2.3 小波包分解提取頻帶能量19-20
• 2.2.3 振動(dòng)信號(hào)的多重分形特征20-24
• 2.2.3.1 多重分形定義20
• 2.2.3.2 多重分形過(guò)程20-21
• 2.2.3.3 廣義Hurst指數(shù)的估計(jì)21-23
• 2.2.3.4 振動(dòng)信號(hào)的多重分形分析23-24
• 2.3 小結(jié)24-26
• 第3章 振動(dòng)信號(hào)的特征數(shù)據(jù)分析26-41
• 3.1 主元分析26-28
• 3.1.1 主元分析的基本原理26-27
• 3.1.2 主元分析的實(shí)現(xiàn)步驟27-28
• 3.2 核主元分析28-30
• 3.2.1 基于核主元分析的基本原理28-29
• 3.2.2 基于核主元分析的實(shí)現(xiàn)步驟29-30
• 3.3 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征主元分析與核主元分析30-36
• 3.4 基于主元分析和核主元分析的特征融合36-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用41-51
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理41-43
• 4.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)的前饋計(jì)算42-43
• 4.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)調(diào)整規(guī)則43
• 4.1.3 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)43
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)與分析43-45
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法在齒輪箱故障診斷中的對(duì)比研究45-50
• 4.3.1 啟發(fā)式學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用46
• 4.3.2 數(shù)字優(yōu)化計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用46-47
• 4.3.3 智能搜索技術(shù)及其應(yīng)用47-49
• 4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成技術(shù)及其應(yīng)用49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 總結(jié)與展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文58-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：706948