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

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【摘要】：礦井風(fēng)機系統(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),重點對礦井風(fēng)機故障信號盲分離及故障信號特征提取這兩方面問題進行了深入討論。下面將本文的核心思想和創(chuàng)新點歸納如下:(1)針對傳統(tǒng)風(fēng)機故障診斷系統(tǒng)在振動信號混雜時診斷準確率低的缺陷,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,新架構(gòu)采用多組監(jiān)測數(shù)據(jù)并行處理,最后對結(jié)果進行融合處理,進一步提升了故障診斷系統(tǒng)性能。(2)針對礦井風(fēng)機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頻分布矩陣來實現(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)機故障特征提取和診斷方法以及設(shè)計了基于盲源分離與分形算法的風(fēng)機故障仿真平臺,可以很好的模擬風(fēng)機故障的相關(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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