本文關(guān)鍵詞：基于蟻群算法與統(tǒng)計(jì)濾波的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 特征提取 模式識(shí)別 自適應(yīng)濾波

【摘要】：論文針對(duì)滾動(dòng)軸承典型故障,開(kāi)展了基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)理論的自適應(yīng)濾波方法及基于隨機(jī)共振等非線(xiàn)性分析法的特征提取方法研究,同時(shí)將多種信號(hào)特征提取方法與蟻群算法結(jié)合,進(jìn)行了故障模式識(shí)別方法研究。以圓柱滾子軸承為對(duì)象,應(yīng)用振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào),對(duì)其單一及其復(fù)合故障信號(hào)進(jìn)行了分析,驗(yàn)證了相關(guān)方法的有效性。具體內(nèi)容如下： (1)應(yīng)用識(shí)別因子,選擇具有高敏感性的特征參數(shù),構(gòu)成輸入向量,使用具有精英螞蟻機(jī)制的蟻群聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的有效識(shí)別。充分發(fā)揮不同方法之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)作用,分別采用小波包分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析法(EMD)、主成分分析(PCA)等方法提取信號(hào)特征,進(jìn)行了提高蟻群算法聚類(lèi)性能的研究。 (2)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)原理,提出具有自適應(yīng)性的統(tǒng)計(jì)濾波方法,用以提取信號(hào)特征。定義相似度因子并作為目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)濾波性能,同時(shí)采用遺傳算法,優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù)置信度因子自動(dòng)完成最優(yōu)濾波過(guò)程。引入頻域信噪比系數(shù)評(píng)價(jià)濾波方法對(duì)噪聲的抑制能力,結(jié)果表明統(tǒng)計(jì)濾波法與高通濾波方法相比,能有效提高信號(hào)的信噪比。 (3)將統(tǒng)計(jì)濾波與非線(xiàn)性信號(hào)分析方法中的隨機(jī)共振、混沌振子相結(jié)合,開(kāi)展微弱故障信號(hào)特征提取方法研究,使用統(tǒng)計(jì)濾波與隨機(jī)共振提取信號(hào)特征,將隨機(jī)共振輸出包絡(luò)譜中譜峰頻率作為檢測(cè)頻率,使用混沌振子進(jìn)行檢測(cè),結(jié)論表明非線(xiàn)性信號(hào)分析法在微弱信號(hào)特征提取方面具有優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 故障診斷 特征提取 模式識(shí)別 自適應(yīng)濾波
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 機(jī)械故障診斷概述13-14
• 1.2 蟻群算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 特征提取方法研究現(xiàn)狀15
• 1.4 非線(xiàn)性信號(hào)分析法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.5 課題研究背景及意義16-17
• 1.6 課題來(lái)源及主要研究?jī)?nèi)容17-19
• 第二章 基于蟻群算法的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究19-53
• 2.1 蟻群算法19-22
• 2.2 基于蟻群算法的滾動(dòng)軸承故障診斷原理22-23
• 2.3 時(shí)頻參數(shù)蟻群聚類(lèi)算法應(yīng)用于軸承診斷23-31
• 2.3.1 時(shí)頻特征參數(shù)23-26
• 2.3.2 基于頻域參數(shù)的蟻群算法滾動(dòng)軸承故障診斷26-31
• 2.4 小波能量參數(shù)蟻群聚類(lèi)算法31-37
• 2.4.1 小波分析31-33
• 2.4.2 基于小波能量參數(shù)的蟻群算法滾動(dòng)軸承故障診斷33-37
• 2.5 EMD蟻群聚類(lèi)算法37-43
• 2.5.1 EMD分析37-38
• 2.5.2 基于EMD重構(gòu)頻域參數(shù)的蟻群算法滾動(dòng)軸承故障診斷38-43
• 2.6 主成分分析重構(gòu)參數(shù)蟻群聚類(lèi)算法43-50
• 2.6.1 主成分分析43-44
• 2.6.2 基于主成分分析重構(gòu)參數(shù)的蟻群算法滾動(dòng)軸承故障診斷44-50
• 2.7 本章小結(jié)50-53
• 第三章 基于統(tǒng)計(jì)濾波的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究53-65
• 3.1 統(tǒng)計(jì)濾波概述53-57
• 3.1.1 統(tǒng)計(jì)濾波原理介紹54-55
• 3.1.2 遺傳算法參數(shù)優(yōu)化原理55-57
• 3.2 統(tǒng)計(jì)濾波算法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷57-64
• 3.2.1 基于振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障診斷應(yīng)用58-60
• 3.2.2 基于聲發(fā)射信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障診斷應(yīng)用60-64
• 3.3 本章小結(jié)64-65
• 第四章 基于統(tǒng)計(jì)濾波與蟻群算法的滾動(dòng)軸承故障診斷65-73
• 4.1 統(tǒng)計(jì)濾波分析提取信號(hào)特征65-67
• 4.2 蟻群算法聚類(lèi)分析識(shí)別故障類(lèi)型67-71
• 4.3 本章小結(jié)71-73
• 第五章 基于非線(xiàn)性信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承診斷73-81
• 5.1 隨機(jī)共振原理介紹73-75
• 5.2 混沌振子原理介紹75
• 5.3 基于非線(xiàn)性信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障診斷75-79
• 5.4 本章小結(jié)79-81
• 第六章 結(jié)論及展望81-83
• 6.1 研究成果總結(jié)81
• 6.2 后續(xù)研究方向81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 致謝87-89
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文89-91
• 作者和導(dǎo)師簡(jiǎn)介91-92
• 附錄92-93

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：935834