【摘要】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究對(duì)于減小經(jīng)濟(jì)損失具有重要的意義。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者提出了各種各樣的故障診斷新方法和新思路,并且在實(shí)際中也得到了具體的應(yīng)用。然而在實(shí)際中如果為了獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障數(shù)據(jù)庫(kù)而破壞機(jī)器那么將得不償失。本論文對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷做了深入研究和探討: 1)基于文獻(xiàn)閱讀的基礎(chǔ)上,在Bently轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)上模擬了旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)子不平衡、不對(duì)中、碰摩和油膜渦動(dòng)等四種故障狀態(tài),并獲得了這些故障的振動(dòng)位移信號(hào),為小波分析提供輸入數(shù)據(jù)。 2)根據(jù)研究需要,總結(jié)了小波分析基本理論,包括小波分析技術(shù)的發(fā)展、連續(xù)小波分析、離散小波分析、多分辨率分析理論、Mallat算法和小波包分解算法,并應(yīng)用小波分析技術(shù)對(duì)上述四種故障的振動(dòng)位移信號(hào)進(jìn)行分析。 3)研究應(yīng)用小波分析中的尺度與信號(hào)能量的關(guān)系來(lái)表征信號(hào)的特征向量,并選取合適的尺度來(lái)更好地確定向量的維數(shù),得到基于尺度-能量模的特征向量。 4)概括了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論和實(shí)現(xiàn)過(guò)程,研究數(shù)據(jù)挖掘中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)和模糊聚類(lèi)算法,并分別應(yīng)用這三種算法對(duì)上述特征向量進(jìn)行故障模式識(shí)別。 5)詳細(xì)地推導(dǎo)了支持向量機(jī)中求解最優(yōu)分類(lèi)超平面的過(guò)程。 6)基于小波分析與數(shù)據(jù)挖掘用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的基礎(chǔ)上,比較了這三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3

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