本文選題：機械產(chǎn)品　切入點：故障診斷　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：機械產(chǎn)品在生產(chǎn)生活中應用廣泛,其運行狀態(tài)直接影響著設備的正常運行及生產(chǎn)生活的質(zhì)量。機械產(chǎn)品發(fā)生故障常會產(chǎn)生次生故障,對設備安全和生產(chǎn)生活的潛在危害大,因此,實現(xiàn)機械產(chǎn)品的實時狀態(tài)監(jiān)測與快速高效地故障診斷對保證設備安全連續(xù)運行,減少機械產(chǎn)品故障帶來的潛在損失和威脅,降低其壽命周期內(nèi)運行總成本,延長服役周期具有重要的現(xiàn)實意義。本文在過程監(jiān)測的基礎上,建立基于加權模糊C均值聚類(FCM)和綜合關聯(lián)分析的兩階段故障診斷模型,實現(xiàn)了機械產(chǎn)品的故障診斷。本文的主要內(nèi)容包括:(1)針對不同樣本和特征在過程監(jiān)控和故障分類識別時的重要程度不同的問題,提出基于J指標的特征選取方法選取關鍵特征參數(shù),采用Relief F方法和樣本點密度的樣本加權方法以突出關鍵特征參數(shù)和典型樣本對分類識別的影響。(2)提出根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的不同特征參數(shù)統(tǒng)計特征,選取合適的聯(lián)合控制圖方案實現(xiàn)對機械產(chǎn)品運行過程的監(jiān)控和預警,并在發(fā)動機缸體緩變故障監(jiān)測過程中驗證了本文提出的聯(lián)合控制圖方案的合理性。(3)針對機械產(chǎn)品故障診斷的特點,建立了兩階段的基于加權模糊C均值聚類-灰色關聯(lián)分析(WFCM-GRA)的故障診斷模型:在基于WFCM和聚類有效函數(shù)獲取各運行狀態(tài)數(shù)據(jù)的聚類中心作為最具代表性的標準序列的基礎上,運用綜合灰色關聯(lián)方法分析待檢測樣本數(shù)據(jù)與各標準序列的綜合關聯(lián)度,再根據(jù)綜合關聯(lián)序確定可能的故障類型,并在發(fā)動機故障診斷案例中驗證了本文故障診斷方法的有效性和實用性。并在本文提出方法的基礎上,開發(fā)了發(fā)動機過程監(jiān)控預警和故障診斷的系統(tǒng)。
[Abstract]:Mechanical products are widely used in production and life, and their running state directly affects the normal operation of equipment and the quality of production and life. Therefore, the realization of real-time state monitoring and rapid and efficient fault diagnosis of mechanical products can ensure the safe and continuous operation of equipment, reduce the potential losses and threats caused by mechanical product failures, and reduce the total operating cost of mechanical products during their life cycle. It is of great practical significance to extend the service cycle. Based on the process monitoring, a two-stage fault diagnosis model based on weighted fuzzy C-means clustering (FCM) and comprehensive correlation analysis is established in this paper. Fault diagnosis of mechanical products is realized. The main contents of this paper include: (1) aiming at the problem that different samples and features have different importance in process monitoring and fault classification, A method of selecting key feature parameters based on J index is proposed. Relief F method and sample weighting method of sample point density are used to highlight the influence of key feature parameters and typical samples on classification recognition. Select appropriate joint control chart scheme to realize the monitoring and early warning of the mechanical product operation process. The rationality of the joint control chart scheme proposed in this paper is verified in the process of engine cylinder block slow change fault monitoring. (3) aiming at the characteristics of mechanical product fault diagnosis, A two-stage fault diagnosis model based on weighted fuzzy C-means clustering and grey correlation analysis (WFCM-GRA) is established. Based on WFCM and clustering effective function, the clustering center of each running state data is obtained as the most representative standard sequence. The synthetic grey correlation method is used to analyze the comprehensive correlation degree between the sample data to be tested and each standard sequence, and then the possible fault types are determined according to the comprehensive correlation order. The effectiveness and practicability of this method are verified in the case of engine fault diagnosis. Based on the proposed method, an engine process monitoring, warning and fault diagnosis system is developed.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH17

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