本文關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)子匹配追蹤信息熵故障診斷研究

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【摘要】：轉(zhuǎn)子機械作為我國工業(yè)系統(tǒng)機械設(shè)備的重要組成部分,對其進行故障診斷研究具有重要的經(jīng)濟效益和社會效益。本文從信息熵融合的角度針對轉(zhuǎn)子機械常見的幾種故障做了深入研究。本論文主要從以下幾個方面展開:首先,針對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的工作特性進行研究,并在實驗室模擬了轉(zhuǎn)子機械常見的幾種故障,不平衡、不對中、碰磨、油膜渦動,并分析其故障機理,為進一步研究做準備。其次,根據(jù)轉(zhuǎn)子振動信號復(fù)雜,冗余信息較多等特征引入匹配追蹤算法對振動信號進行分解降噪,其中使用遺傳算法和差分進化算法改善了匹配追蹤算法計算量大、效率低等缺點,取得良好效果,同時選取gabor原子庫更好地適應(yīng)了轉(zhuǎn)子振動信號的沖擊特性,在仿真和實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上證明該方法較好地實現(xiàn)了信號的降噪,改善了信號故障特征信息。然后,根據(jù)信息熵融合原理,選取奇異譜熵和功率譜熵兩種信息熵,分別反映了信號的時域和頻域特征,在此基礎(chǔ)上提出了融合信息熵差矩理論,并分別在過程(變速)模式和穩(wěn)速模式下利用求取矩陣均值和方差的方法實現(xiàn)故障診斷,最后通過實驗有效地證明了該方法。最后,根據(jù)提取的兩種信息熵作為特征向量,使用支持向量機的方法進行故障診斷,同時利用差分進化算法較好地優(yōu)化了支持向量機中的兩個關(guān)鍵參數(shù):懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)?,最終實驗結(jié)果體現(xiàn)了算法的優(yōu)越性。文章中采用了兩種故障診斷方法都很好的實現(xiàn)了最終的故障診斷,但兩種方法各有側(cè)重,融合熵矩理論通俗易懂,過程簡潔直觀,可靠性高,支持向量機方法效率高,耗時少,適于大量計算和系統(tǒng)應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH17

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