現(xiàn)代設(shè)備逐漸向大型化、復(fù)雜化、集成化和自動(dòng)化的方向發(fā)展,這提高了工作效率的同時(shí)也對(duì)設(shè)備的安全高效運(yùn)行提出了更高的要求。一旦發(fā)生故障,損失將非常大,甚至?xí)斐赡承o法挽回的損失。所以,對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行診斷和狀態(tài)預(yù)測(cè),是保證設(shè)備安全可靠運(yùn)行的重要措施。本文主要基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱SVM)智能混合方法對(duì)水電機(jī)組進(jìn)行故障診斷,以水電機(jī)組的歷史數(shù)據(jù)為前提對(duì)水電機(jī)組未來運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文主要工作如下：1.針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中廣泛應(yīng)用存在的問題(模式混疊),我們先對(duì)EMD進(jìn)行微分再積分處理,即DEMD方法。該方法能夠改變信號(hào)中不同頻率成分的比重,將其中的頻率相近或微弱的高頻成分提取出來。再采用支持向量回歸(SVR)和窗函數(shù)對(duì)DEMD在分解時(shí)的端點(diǎn)效應(yīng)問題進(jìn)行優(yōu)化處理,通過仿真信號(hào)發(fā)現(xiàn)這對(duì)模式混疊和端點(diǎn)效應(yīng)問題有較好的改善作用。將得到的優(yōu)化方法應(yīng)用于水電機(jī)組的故障診斷,驗(yàn)證了該方法的有效性。2.樣本信號(hào)對(duì)故障的診斷不完全都是有貢獻(xiàn)的,另外其貢獻(xiàn)度也不完全相同。針對(duì)這個(gè)問題,我們使用模糊SVM應(yīng)用在水電機(jī)組的故障診斷上,并提出一種基于類均值距離的優(yōu)化方法來確定隸屬度函數(shù)。然后將模糊SVM進(jìn)行多類推廣并進(jìn)行數(shù)值仿真和在水電機(jī)組上應(yīng)用,取得了較好的診斷結(jié)果。3.水電機(jī)組的很多故障信號(hào)在振動(dòng)信號(hào)中都有一定的體現(xiàn),基于振動(dòng)信號(hào)可看成時(shí)間上的一個(gè)序列,可以用回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有很大的影響,采用果蠅優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理。最后將該優(yōu)化方法應(yīng)用在水電機(jī)組的狀態(tài)預(yù)測(cè)上并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析對(duì)比,通過分析比較優(yōu)化方法具有更好的預(yù)測(cè)率。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TV738
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 本文研究的背景意義
    1.2 水電機(jī)組振動(dòng)故障現(xiàn)狀
        1.2.1 水電機(jī)組故障的特點(diǎn)
        1.2.2 機(jī)組故障產(chǎn)生的主要原因
    1.3 水電機(jī)組智能故障診斷技術(shù)與預(yù)測(cè)研究
        1.3.1 水電機(jī)組故障診斷研究現(xiàn)狀
        1.3.2 水電機(jī)組的狀態(tài)預(yù)測(cè)研究
    1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)框圖
第二章 SVM的基本理論
    2.1 SVM的研究現(xiàn)狀
    2.2 SVM的基礎(chǔ)理論
    2.3 SVM分類問題
        2.3.1 SVM分類基本原理及分類機(jī)
        2.3.2 多類SVM
    2.4 SVM的核函數(shù)
    2.5 SVM的模型建立
    2.6 SVM回歸機(jī)
    2.7 SVM進(jìn)行故障診斷的基本步驟
    2.8 本章小結(jié)
第三章 基于DEMD模糊熵和SVM的故障診斷方法
    3.1 EMD的模式混疊優(yōu)化
        3.1.1 EMD和DEMD的分解及算法
        3.1.2 信號(hào)仿真
    3.2 DEMD的端點(diǎn)效應(yīng)優(yōu)化
        3.2.1 窗函數(shù)
        3.2.2 信號(hào)仿真
    3.3 模糊熵的算法及參數(shù)選擇
    3.4 水電機(jī)組診斷實(shí)例
    3.5 本章小結(jié)
第四章 模糊多類SVM的故障診斷方法
    4.1 SVM核函數(shù)選擇
    4.2 確定隸屬度函數(shù)的優(yōu)化方法
    4.3 模糊SVM的優(yōu)化
    4.4 數(shù)值仿真及在水電機(jī)組上的應(yīng)用
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于優(yōu)化回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)
    5.1 振動(dòng)信號(hào)的可預(yù)測(cè)性分析
    5.2 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及參數(shù)優(yōu)化
    5.3 水電機(jī)組實(shí)例分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：攻讀專業(yè)碩士期間發(fā)表的論文

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本文編號(hào)：2887426