本文關(guān)鍵詞：基于分形理論的轉(zhuǎn)子故障特征提取方法與測試系統(tǒng)改進

  更多相關(guān)文章： 轉(zhuǎn)子系統(tǒng) 故障特征 分形維數(shù) 緊密度 豐度

【摘要】：有效的量化特征提取,特別是非線性、非平穩(wěn)信號的量化特征提取,對準確地診斷出轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障狀態(tài)與故障程度具有重大的意義。使用傳統(tǒng)的時頻域信號分析方法已經(jīng)不能滿足轉(zhuǎn)子系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與診斷的需要。分形幾何是一種全新的分析方法,其能夠滿足對復(fù)雜故障信號的分析,并且在自然科學等諸多領(lǐng)域已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用。在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷領(lǐng)域中,人們也開始用分形幾何方法對振動信號進行了分析,并取得了一定的成果,但僅僅依靠分形幾何方法無法有效的提取轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障特征�；诖�,本文引入了緊密度和豐度兩個圖形幾何特征參數(shù),與分形幾何一起對旋轉(zhuǎn)機械振動信號的量化特征提取問題開展了研究。研究內(nèi)容及獲得的研究結(jié)論如下： 1)在分形幾何理論體系下,對幾種不同的分形維數(shù)估計方法在量化提取振動信號的故障特征上的優(yōu)點與存在的不足進行了對比分析,通過理論分析及實驗驗證,得出盒維數(shù)估計方法與其它幾種經(jīng)典分形維數(shù)估計方法相比在振動信號量化特征提取方面顯現(xiàn)的優(yōu)點及不足。 2)基于盒計數(shù)的分形維數(shù)估計方法采用的是覆蓋法,其操作方法為用大小相同的盒子對信號進行覆蓋,因為盒子的大小是相同的,這會導(dǎo)致對信號覆蓋的不均勻,從而導(dǎo)致對覆蓋所需盒子數(shù)估計的不準確,進而影響到分形維數(shù)估計的精度。針對此方法的不足之處,我們引入了數(shù)學形態(tài)學,用其基本操作方法來計算信號的分形維數(shù),稱之為基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)估計方法。這是一種全新的分形維數(shù)估算方法,此方法將所采集的振動信號當做一維信號,進行形態(tài)學處理,避免了盒維數(shù)估計法的不足。因此比盒維數(shù)估計算法復(fù)雜度更低,穩(wěn)定性更強,精度更高。 將緊密度和豐度這兩個圖形幾何特征參數(shù)引入到轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷當中,與基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)一起對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動信號的故障特征進行了量化提取。將所提取的故障特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征量對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)幾種不同的運行狀態(tài)進行分類識別,獲得了很好的分類效果。此結(jié)果表明,本研究所采用的量化特征提取方法在多故障診斷中表現(xiàn)出了優(yōu)良的性能。 4)利用虛擬儀器技術(shù)對本實驗室的雙跨轉(zhuǎn)子實驗臺振動實驗測試與反饋控制軟件平臺進行了功能拓展,使其具有了更加完備的功能。形成了一套集振動信號分析與顯示、振動趨勢的顯示、振動數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)存儲、實時狀態(tài)監(jiān)測、預(yù)警于一體的機械振動信號測試與分析系統(tǒng),在實驗研究及工程應(yīng)用中均取得了較好的效果。 研究表明：通過對基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)和緊密度、豐度的聯(lián)合對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動信號的故障特征進行量化提取,可獲得較傳統(tǒng)方法更為精確的故障特征信息。從而可為非線性、非平穩(wěn)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動信號故障特征的量化提取提供一條新途徑。
【關(guān)鍵詞】：轉(zhuǎn)子系統(tǒng) 故障特征 分形維數(shù) 緊密度 豐度
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3;TP274
【目錄】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 插圖索引12-13
• 附表索引13-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 選題背景及意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外故障診斷技術(shù)發(fā)展概況15
• 1.3 分形維數(shù)研究對故障診斷發(fā)展作用分析15-16
• 1.4 分形維數(shù)方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.5 主要研究內(nèi)容與安排18-20
• 第2章 分形維數(shù)特征提取方法分析20-27
• 2.1 引言20
• 2.2 經(jīng)典分形維數(shù)特征提取方法簡介20-23
• 2.2.1 分形理論概述及分形維數(shù)的定義20-21
• 2.2.2 盒維數(shù)的定義及其計算方法21-22
• 2.2.3 信息維數(shù)的定義22
• 2.2.4 關(guān)聯(lián)維數(shù)22-23
• 2.2.5 Minkowski-Bouligand維數(shù)23
• 2.3 多重分形方法分析23-26
• 2.3.1 多重分形的基本概念23-24
• 2.3.2 廣義分形維數(shù)的定義與計算方法24-25
• 2.3.3 多重分形維數(shù)與經(jīng)典分形維數(shù)的對比分析25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 數(shù)學形態(tài)學分形與幾何特征方法分析27-35
• 3.1 引言27
• 3.2 數(shù)學形態(tài)學算法基本原理27-29
• 3.2.1 數(shù)學形態(tài)學概述27-28
• 3.2.2 數(shù)學形態(tài)學基本算法28
• 3.2.3 數(shù)學形態(tài)學應(yīng)用情況分析28-29
• 3.3 基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)29-32
• 3.3.1 基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)估計29-31
• 3.3.2 單位結(jié)構(gòu)元素和最大尺度的選擇方法31
• 3.3.3 兩種算法的對比分析31-32
• 3.4 圖形幾何特征理論32-34
• 3.4.1 軸心軌跡簡介32
• 3.4.2 圖形幾何特征理論的研究意義32-33
• 3.4.3 緊密度的定義33-34
• 3.4.4 豐度的定義34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 分形與幾何特征融合的特征提取算法的設(shè)計與實現(xiàn)35-49
• 4.1 引言35
• 4.2 實驗方案與振動信號采集35-37
• 4.2.1 實驗臺與實驗方案介紹35-36
• 4.2.2 振動信號采集36-37
• 4.3 基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)特征提取模型的建立37-40
• 4.3.1 模型參數(shù)的估計方法37-38
• 4.3.2 基于數(shù)學形態(tài)學的分形維數(shù)算法流程設(shè)計38
• 4.3.3 實驗情況分析38-40
• 4.4 分形特征與圖形幾何特征融合的特征提取模型的建立40-47
• 4.4.1 模型參數(shù)的估計方法41
• 4.4.2 模型的故障診斷流程設(shè)計41-42
• 4.4.3 實驗情況分析42-44
• 4.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果44-47
• 4.5 兩種特征提取模型的對比分析47
• 4.6 本章小結(jié)47-49
• 第5章 轉(zhuǎn)子實驗臺測試信息系統(tǒng)的改進與完善49-61
• 5.1 引言49
• 5.2 LABVIEW簡介49-50
• 5.3 改進前測試信息系統(tǒng)性能說明50-51
• 5.4 功能改進及擴展情況51-60
• 5.4.1 原有的轉(zhuǎn)子運行轉(zhuǎn)速計算方法51-52
• 5.4.2 改進后的轉(zhuǎn)子運行轉(zhuǎn)速計算方法52-53
• 5.4.3 振動趨勢圖設(shè)計的改進與完善53-56
• 5.4.4 數(shù)據(jù)存儲及查詢實現(xiàn)功能的改進56-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)與展望61-63
• 研究結(jié)論61-62
• 研究展望62-63
• 參考文獻63-67
• 致謝67-68
• 附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文目錄68

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：724201