本文關(guān)鍵詞：基于DEMD時(shí)頻分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械是電力、石油、冶金、機(jī)械、航空及軍事工業(yè)部門的關(guān)鍵設(shè)備,能否保證關(guān)鍵設(shè)備正常運(yùn)行,直接關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展,因此機(jī)械故障診斷技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注。機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵在于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的故障特征提取和故障類型識(shí)別,信號(hào)的處理和分析是特征提取最常用的方法。近年來,經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,EMD)方法作為分析非平穩(wěn)信號(hào)的重大突破,應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析與處理中,然而EMD算法還存在不足,需要進(jìn)一步完善。基于微分的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Differential-based Empirical Mode Decomposition,DEMD)的時(shí)頻分析方法在EMD算法基礎(chǔ)上做了改進(jìn),通過對原始信號(hào)進(jìn)行微分改變了信號(hào)中的不同頻率成分比重,有利于將信號(hào)中頻率相近的成分或微弱的高頻成分提取出來,從而有效改善EMD方法的模式混疊問題。本文重點(diǎn)研究基于DEMD的時(shí)頻分析方法及其在機(jī)械故障特征提取方面的應(yīng)用。首先,研究瞬時(shí)頻率、單分量和多分量信號(hào)、調(diào)頻調(diào)幅信號(hào)的基本概念;分析DEMD的基本原理及算法,并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)進(jìn)行對比,仿真驗(yàn)證該方法能夠?qū)⑿盘?hào)中頻率相近或相對微弱的高頻成分提取出來,有效改善EMD方法在分解過程中出現(xiàn)的模式混疊現(xiàn)象。其次,針對DEMD存在的端點(diǎn)效應(yīng)問題,研究了基于支持向量回歸機(jī)延拓和窗函數(shù)結(jié)合抑制DEMD端點(diǎn)效應(yīng)的方法,利用構(gòu)造好的支持向量回歸模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行延拓,將延拓后的信號(hào)與窗函數(shù)進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算,將端點(diǎn)效應(yīng)抑制在原信號(hào)端點(diǎn)以外,仿真與試驗(yàn)表明該方法能夠有效抑制DEMD的端點(diǎn)效應(yīng),提高DEMD的分解精度。針對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特性和其周期性沖擊特點(diǎn),將DEMD時(shí)頻分析方法與對稱差分能量算子解調(diào)法結(jié)合。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該方法能夠更加準(zhǔn)確地提取出振動(dòng)信號(hào)的特征頻率,實(shí)現(xiàn)軸承故障有效診斷。最后,研究模糊熵算法,提出基于DEMD模糊熵和支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法,先對故障信號(hào)進(jìn)行DEMD處理,計(jì)算分解后的本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)分量的模糊熵,將其模糊熵值作為故障特征向量;然后將得到的故障特征向量輸入到支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別,實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的識(shí)別和分類。與基于EMD模糊熵與SVM相結(jié)合的方法相比較,該方法能夠?qū)C(jī)械故障信號(hào)更準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別分類。
【關(guān)鍵詞】：DEMD 故障特征提取 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 端點(diǎn)效應(yīng) SVM 模糊熵
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究意義及其內(nèi)容11-13
• 1.1.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究背景與意義11-12
• 1.1.2 機(jī)械故障診斷技術(shù)內(nèi)容的研究12-13
• 1.2 機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展及其研究的現(xiàn)狀13-14
• 1.3 時(shí)頻分析的發(fā)展概況及應(yīng)用14-17
• 1.3.1 短時(shí)傅里葉變換的發(fā)展及其應(yīng)用14-15
• 1.3.2 Wigner-Ville分布的發(fā)展及應(yīng)用15-16
• 1.3.3 小波變換的發(fā)展及應(yīng)用16
• 1.3.4 EMD發(fā)展及應(yīng)用16-17
• 1.4 項(xiàng)目來源及本文研究內(nèi)容17-19
• 第2章DEMD時(shí)頻分析方法研究19-33
• 2.1 前言19
• 2.2 EMD方法基本概念及原理19-25
• 2.2.1 瞬時(shí)頻率19-21
• 2.2.2 本征模函數(shù)21
• 2.2.3 EMD基本原理和算法步驟21-25
• 2.3 DEMD原理與算法研究25-32
• 2.3.1 DEMD基本原理25-27
• 2.3.2 DEMD算法研究27-28
• 2.3.3 DEMD方法與EMD方法對比28-30
• 2.3.4 DEMD算法存在的問題30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于支持向量回歸機(jī)與窗函數(shù)的抑制DEMD端點(diǎn)效應(yīng)方法研究33-47
• 3.1 前言33-34
• 3.2 支持向量機(jī)理論34-39
• 3.2.1 支持向量分類機(jī)34-36
• 3.2.2 核函數(shù)36-37
• 3.2.3 支持向量回歸機(jī)37-39
• 3.3 窗函數(shù)39-40
• 3.4 基于支持向量回歸機(jī)與窗函數(shù)的結(jié)合的DEMD方法40-46
• 3.4.1 仿真信號(hào)分析41-43
• 3.4.2 試驗(yàn)研究43-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第4章 基于DEMD與對稱差分能量算子解調(diào)的滾動(dòng)軸承特征提取研究47-57
• 4.1 前言47
• 4.2 能量算子解調(diào)方法47-48
• 4.3 對稱差分能量算子解調(diào)法48-49
• 4.4 基于DEMD和對稱差分能量算子解調(diào)的滾動(dòng)軸承特征提取49-56
• 4.4.1 仿真信號(hào)分析49-53
• 4.4.2 故障特征提取53-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第5章 基于DEMD和模糊熵的機(jī)械故障診斷方法研究57-67
• 5.1 前言57
• 5.2 模糊集合理論57-58
• 5.3 模糊熵原理58-60
• 5.3.1 熵的含義58-59
• 5.3.2 模糊熵的算法59-60
• 5.3.3 模糊熵的參數(shù)選擇60
• 5.4 基于DEMD和模糊熵的機(jī)械故障診斷60-65
• 5.4.1 DEMD模糊熵的特征提取方法60-63
• 5.4.2 軸承故障診斷63-65
• 5.5 本章小結(jié)65-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果75-76
• 致謝76-77
• 作者簡介77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于DEMD時(shí)頻分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：274120