【摘要】：機械故障預測技術可以提前發(fā)現(xiàn)機械設備可能發(fā)生的故障,對于保障設備平穩(wěn)運行具有重大意義。機械設備振動信號的頻譜能夠反映其運行狀態(tài),通過對頻譜進行預測不僅能夠判斷故障的嚴重程度,還能得到故障的類型。而對頻譜的預測與單一特征頻率處的幅值預測不同,屬于多變量時間序列預測。多變量時間序列具有信息量大、噪聲多、變量相關的特點,單變量的預測模型不適用于多變量的預測。極限學習機是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,學習精度高,運算速度快,適合對多變量數(shù)據(jù)進行處理,將其與奇異值分解的降維思想結(jié)合,提出基于奇異值分解的極限學習機模型,實現(xiàn)對頻譜的預測。本文的主要研究內(nèi)容如下:1、研究了基于全矢奇異值分解的信號處理方法,首先根據(jù)奇異值分解的原理,建立奇異值分解信號處理模型。通過仿真和實驗分析了其去噪過程。針對單通道信號包含的信息不全面的問題,將全矢譜技術和奇異值分解方法結(jié)合,建立全矢奇異值分解模型,對滾動軸承的雙通道信號進行頻譜分析。將得到的全矢譜與單通道頻譜進行對比,研究結(jié)果表明,全矢奇異值分解方法能夠得到更加完整的頻譜。2、研究了多變量極限學習機預測模型。為了解決頻譜結(jié)構(gòu)的預測問題,在極限學習機的基礎上,提出多變量極限學習機的預測方法。首先運用滑動窗口法對頻譜的多變量時間序列進行處理,構(gòu)建訓練和測試樣本矩陣。在將樣本矩陣輸入極限學習機時,將樣本矩陣進行向量化處理。運用此模型對滾動軸承的內(nèi)圈振動數(shù)據(jù)做頻譜結(jié)構(gòu)預測,研究表明,多變量極限學習機可以預測故障特征,但對于整個頻譜結(jié)構(gòu)的預測精度不高,需要進行改進。3、研究了SVDELM預測模型。極限學習在樣本輸入時,將矩陣形式的多變量時間序列轉(zhuǎn)換為了向量形式,破壞了原數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),為了解決這一問題,在極限學習機的基礎上,在輸入層和隱藏層間增加奇異值分解層對樣本進行降維,構(gòu)建了SVDELM預測模型。分析了方法的原理和預測流程,對以全矢奇異值分解方法得到的頻譜進行預測。研究表明,SVDELM方法能夠?qū)崿F(xiàn)對頻譜結(jié)構(gòu)的準確預測。
【圖文】：

原信號時域圖和頻域圖

含噪信號時域圖和頻域圖
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH17

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本文編號：2670870