本文關(guān)鍵詞：基于連續(xù)隱半馬爾科夫模型的軸承性能退化評(píng)估

  更多相關(guān)文章： 性能退化評(píng)估 局部切空間排列 特征融合 連續(xù)隱半馬爾科夫模型 軸承

【摘要】：隨著人們維修觀念的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的定期維修和事后維修向基于狀態(tài)的視情維修(Condition Based Maintenance，CMB)轉(zhuǎn)換，作為建立合理維修策略的前提，設(shè)備的性能退化評(píng)估得到了廣泛的關(guān)注。設(shè)備的性能退化評(píng)估，，實(shí)質(zhì)是通過(guò)分析設(shè)備數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別并對(duì)未來(lái)的狀態(tài)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。其中主要的難點(diǎn)有兩個(gè)，首先在實(shí)際工業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)或關(guān)鍵部件的狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，為了及時(shí)準(zhǔn)確了解機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，往往布置了大量的傳感器，所以監(jiān)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)是多源的、高維的。應(yīng)如何從這些復(fù)雜的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取能反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的有用信息并去除冗余信息，是面臨的第一個(gè)問(wèn)題。第二，對(duì)于復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)故障子成龍，積累異常狀態(tài)變化全過(guò)程的數(shù)據(jù)往往比較困難。這就需要我們能僅根據(jù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的有效學(xué)習(xí)，對(duì)監(jiān)測(cè)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)判。 針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題文章研究了基于局部切空間排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA)的多傳感器特征融合方法，并重點(diǎn)對(duì)連續(xù)隱半馬爾科夫模型(Continuous hiddensemi-Markov model, CHSMM)在實(shí)際的應(yīng)用中做出了相應(yīng)改進(jìn)后用于軸承性能退化的評(píng)價(jià)。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)、模擬軸承外圈故障實(shí)驗(yàn)及軸承疲勞壽命實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了特征融合和模型的效果。 論文的主要內(nèi)容包括： (1)探討軸承性能退化特征的提取過(guò)程，包括單傳感器頻帶能量特征的提取和LTSA對(duì)多傳感器特征的融合。具體涉及了頻帶數(shù)的選擇和LTSA中的參數(shù)確定問(wèn)題。 (2)重點(diǎn)研究了HMM的擴(kuò)展形式——連續(xù)隱半馬爾科夫模型(Continuous HiddenSemi-Markov Model，CHSMM)應(yīng)用于設(shè)備性能退化評(píng)估的形式。針對(duì)CHSMM的實(shí)際應(yīng)用做出了改進(jìn)，對(duì)模型的初始化和參數(shù)選擇方法進(jìn)行了探討。建立起軸承退化程度識(shí)別的框架。 (3)利用軸承外圈不同故障程度實(shí)驗(yàn)及疲勞壽命實(shí)驗(yàn)對(duì)方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。重點(diǎn)分析了模型對(duì)疲勞壽命實(shí)驗(yàn)的輸出結(jié)果，與常見時(shí)域指標(biāo)的對(duì)比反映出模型對(duì)早期故障的敏感性。
【關(guān)鍵詞】：性能退化評(píng)估 局部切空間排列 特征融合 連續(xù)隱半馬爾科夫模型 軸承
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH133.3;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.1.1 課題來(lái)源10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 設(shè)備性能退化評(píng)估研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容14-15
• 第二章 基于 LTSA 的退化特征融合方法研究15-29
• 2.1 故障機(jī)理分析及特征空間形成15-18
• 2.1.1 軸承結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.2 常見失效形式及振動(dòng)機(jī)理16-17
• 2.1.3 特征空間形成17-18
• 2.2 LTSA 算法實(shí)現(xiàn)18-19
• 2.3 LTSA 參數(shù)確定19-22
• 2.3.1 本征維數(shù)的確定19-20
• 2.3.2 鄰域的確定20-22
• 2.4 實(shí)驗(yàn)仿真22-24
• 2.5 特征融合的實(shí)現(xiàn)24-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第三章 HMM 相關(guān)理論算法及改進(jìn)研究29-57
• 3.1 HMM 的基本理論29-40
• 3.1.1 Markov 模型29-30
• 3.1.2 隱 Markov 模型的數(shù)學(xué)描述30-31
• 3.1.3 HMM 的基本問(wèn)題31-36
• 3.1.4 HMM 的類型36-38
• 3.1.5 HMM 的擴(kuò)展形式38-40
• 3.2 CHSMM 的改進(jìn)40-48
• 3.2.1 算法的重新定義40-43
• 3.2.2 算法下溢問(wèn)題的處理43-45
• 3.2.3 多組觀測(cè)值的處理45-46
• 3.2.4 模型參數(shù)確定及初始化46-48
• 3.3 基于 CHSMM 的性能退化評(píng)估框架48-49
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真49-55
• 3.5 本章小結(jié)55-57
• 第四章 CHSMM 在軸承性能退化評(píng)估中的應(yīng)用57-75
• 4.1 軸承外圈故障程度識(shí)別57-64
• 4.1.1 試驗(yàn)裝置57-58
• 4.1.2 故障信號(hào)分析58-61
• 4.1.3 CHSMM 對(duì)軸承故障程度的識(shí)別61-64
• 4.2 軸承性能退化評(píng)估64-74
• 4.2.1 試驗(yàn)裝置64-65
• 4.2.2 CHSMM 對(duì)軸承性能退化的評(píng)估65-69
• 4.2.3 CHSMM 結(jié)果驗(yàn)證69-74
• 4.3 本章小結(jié)74-75
• 結(jié)論與展望75-77
• 1 結(jié)論75-76
• 2 展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀博士/碩士學(xué)位期間取得的研究成果81-82
• 致謝82-83
• 附錄83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：951154