本文關(guān)鍵詞：基于盲分離和分形理論的礦井風(fēng)機(jī)故障診斷研究

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【摘要】：礦井風(fēng)機(jī)系統(tǒng)作為礦井工作人員生命線的存在,已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注。本文圍繞礦井風(fēng)機(jī)故障診斷技術(shù)展開研究,提出一種基于盲分離與分形理論的故障診斷系統(tǒng)新架構(gòu),并基于這一架構(gòu),重點(diǎn)對礦井風(fēng)機(jī)故障信號盲分離及故障信號特征提取這兩方面問題進(jìn)行了深入討論。下面將本文的核心思想和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:(1)針對傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)在振動(dòng)信號混雜時(shí)診斷準(zhǔn)確率低的缺陷,提出了一種新的故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)。新架構(gòu)引入盲分離算法,將故障信號及干擾信號從混合信號中分離開來。同時(shí),新架構(gòu)采用多組監(jiān)測數(shù)據(jù)并行處理,最后對結(jié)果進(jìn)行融合處理,進(jìn)一步提升了故障診斷系統(tǒng)性能。(2)針對礦井風(fēng)機(jī)故障信號分離中的低信噪比及非平穩(wěn)問題,提出一種基于特征值分解和時(shí)頻分布的盲分離方法。該方法首先通過特征值分解劃分信號子空間及噪聲子空間,將觀測信號投影到信號子空間,從而達(dá)到降噪目的;然后提出通過聯(lián)合對角化一組投影信號的時(shí)頻分布矩陣來實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號的盲分離。(3)提出一種基于分形理論的風(fēng)機(jī)故障特征提取和診斷方法以及設(shè)計(jì)了基于盲源分離與分形算法的風(fēng)機(jī)故障仿真平臺(tái),可以很好的模擬風(fēng)機(jī)故障的相關(guān)情況,為故障類型的判斷提供了便利。
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD441

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