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基于FRFT和流形學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-02-21 09:26
  針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境,為滿(mǎn)足其故障診斷的高效性和精確性,本文結(jié)合分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier transform,FRFT)和流形學(xué)習(xí)算法,研究了多階次FRFT變換的單特征提取和多特征融合的故障診斷方法,以解決分?jǐn)?shù)階次選取難題,并利用FRFT變換的多樣性,提高分?jǐn)?shù)域的利用效率。研究了時(shí)域、頻域和時(shí)頻域下流形學(xué)習(xí)的故障診斷方法,并與分?jǐn)?shù)域進(jìn)行比較。另外,集成本文所研究的FRFT和流形學(xué)習(xí)算法以及其它常用的信號(hào)處理方法,基于MATLAB軟件平臺(tái),開(kāi)發(fā)了一套基于流形學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)。具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,研究了基于流形學(xué)習(xí)的常用故障診斷方法。分析了流形學(xué)習(xí)故障診斷方法的基本流程,介紹了常用的流形學(xué)習(xí)方法;分析了時(shí)域、頻域和時(shí)頻域的特點(diǎn),構(gòu)建了其各自的高維特征集。并對(duì)流形學(xué)習(xí)方法的降維融合作用進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明合適的方法和有效的特征空間有利于提高故障診斷效率。其次,針對(duì)FRFT方法階次選擇困難和階次利用效率低下的問(wèn)題,利用多階次FRFT融合方法代替單階次尋優(yōu)方法,實(shí)現(xiàn)了階次的自動(dòng)選取,取代原來(lái)的人為選擇;同時(shí)提取多階次的樣本熵特征,充分利... 

【文章來(lái)源】:浙江師范大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于FRFT和流形學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究


旋轉(zhuǎn)機(jī)械信號(hào)分析系統(tǒng)歡迎界面

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障,監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng),主界面


圖 5.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)主界面整體系統(tǒng)包括兩個(gè)頁(yè)面,進(jìn)入界面和主界面。進(jìn)入界面如圖 5.1 所示,進(jìn)面包括系統(tǒng)名稱(chēng),設(shè)計(jì)者等信息。主界面如圖 5.2 所示,主界面主要集成系需功能,基于界面簡(jiǎn)潔、操作方便的原則,將每個(gè)功能的控件集成模塊,對(duì)進(jìn)行排列,布局整個(gè)主界面。按照交互流程,系統(tǒng)可分為三部分:信號(hào)讀取

流程圖,流程,流程系統(tǒng),經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解


圖 5.3 系統(tǒng)交互流程系統(tǒng)主界面如圖 5.4 所示,模塊 1 至 8 分別為信號(hào)讀取、信號(hào)時(shí)域分析、分析、FRFT 與樣本熵特征、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、流形學(xué)習(xí)、顯示器、濾波器

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]線(xiàn)性回歸與EEMD的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)[J]. 高彩霞,吳彤,付子義.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2019(10)
[2]改進(jìn)樣本熵及其在列車(chē)軸承損傷檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李永健,劉吉華,張衛(wèi)華,熊慶,李鵬.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(09)
[3]基于樣本熵和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的滾動(dòng)軸承故障特征提取[J]. 郭學(xué)衛(wèi),申永軍,楊紹普.  振動(dòng)與沖擊. 2017(18)
[4]Laplacian雙聯(lián)最小二乘支持向量機(jī)用于早期故障診斷[J]. 李鋒,湯寶平,郭胤.  振動(dòng)與沖擊. 2017(16)
[5]鄰域自適應(yīng)增量式PCA-LPP在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用[J]. 鄧士杰,唐力偉,張曉濤.  振動(dòng)與沖擊. 2017(14)
[6]基于LTSA與K-最近鄰分類(lèi)器的故障診斷[J]. 姜景升,王華慶,柯燕亮,向偉.  振動(dòng)與沖擊. 2017(11)
[7]應(yīng)用EMD和雙譜分析的故障特征提取方法[J]. 蔣永華,李榮強(qiáng),焦衛(wèi)東,唐超,蔡建程,施繼忠.  振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2017(02)
[8]基于改進(jìn)核主元分析的故障檢測(cè)方法研究[J]. 張珂,宋文麗,石懷濤,周乾.  控制工程. 2017(02)
[9]基于自適應(yīng)本征維數(shù)估計(jì)流形學(xué)習(xí)的相空間重構(gòu)降噪方法[J]. 馬婧華,湯寶平,宋濤.  振動(dòng)與沖擊. 2015(11)
[10]車(chē)輛齒輪箱靜電監(jiān)測(cè)[J]. 劉若晨,左洪福,孫見(jiàn)忠,李鑫,冒慧杰.  交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2015(01)

博士論文
[1]基于決策樹(shù)和K最近鄰算法的文本分類(lèi)研究[D]. 王煜.天津大學(xué) 2006

碩士論文
[1]旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究[D]. 龐彬.華北電力大學(xué) 2015



本文編號(hào):3044156

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