本文在國家自然科學基金（50775208）和河南省教育廳自然科學基金（2008C460003,2006460005）資助下,研究了基于Volterra級數(shù)模型的非線性系統(tǒng)辨識的旋轉機械故障診斷方法,并進行了仿真與實驗研究,取得了一些創(chuàng)新性成果,本文的主要內容包括：第一章,論述了本課題提出的意義,綜述了非線性系統(tǒng)辨識的研究現(xiàn)狀,并對基于非線性分析的故障檢測與診斷的發(fā)展以及國內外的研究應用現(xiàn)狀做了闡述。提出了本論文的主要內容與創(chuàng)新之處。第二章,論述了非線性Volterra級數(shù)模型理論,給出了Volterra級數(shù)的時域表示形式與頻域表示形式以及性質。然后,討論了基于非線性分析的故障檢測與診斷理論,本章的內容是是整篇論文的理論基礎。第三章,針對一般的最小二乘法在辨識Volterra級數(shù)時存在計算量大,數(shù)據(jù)存儲空間占用多的不足,研究了基于遞推最小二乘的Volterra級數(shù)模型辨識方法,并應用到旋轉機械故障診斷中。該方法利用遞推求逆的方法避免了對觀測矩陣直接求逆,減小了計算量。實驗研究了轉子從正常狀態(tài)到碰摩狀態(tài)下Volterra級數(shù)核的變化,結果表明,該方法有著較快的收斂速度和收斂精度,取得了較好... 

【文章來源】：鄭州大學河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Voh~時域核達到收斂值時的迭代步數(shù)將AACO算法辨識出的模型輸出和實際輸出對比，做出誤差曲線，從

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3429173