核動(dòng)力系統(tǒng)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),一旦發(fā)生問(wèn)題,就可能產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。核動(dòng)力設(shè)備的故障診斷直接關(guān)系到裝置的安全性和可靠性。本文將隱馬爾可夫模型和支持向量機(jī)引入到核動(dòng)力設(shè)備的故障診斷中,豐富了診斷的方法和手段,并在仿真實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。 本文對(duì)故障信號(hào)在幅域、頻域、時(shí)頻域的特征提取技術(shù)以及特征選擇的具體算法進(jìn)行了研究,通過(guò)對(duì)HMM和SVM的基本理論和算法的研究,提出了將HMM的一種改進(jìn)算法CGHMM應(yīng)用于混合模型,最終建立了一種新的HMM/SVM混合模型。 本文的主要內(nèi)容如下: 1、詳細(xì)介紹了核動(dòng)力系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀和背景,并分析了基于HMM/SVM混合模型應(yīng)用于核動(dòng)力旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷的可行性。 2、分別從振動(dòng)信號(hào)的幅域、頻域、時(shí)頻域?qū)藙?dòng)力旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備特征提取的方法進(jìn)行了研究,重點(diǎn)研究了基于小波分析與小波包能量距的特征提取方法。 3、總結(jié)了核動(dòng)力旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備常見(jiàn)故障及故障特征,研究了特征提取后特征選擇的問(wèn)題和具體算法。 4、對(duì)HMM和SVM的基本原理和算法做了介紹與研究,并提出了一種新的HMM/SVM混合模型。 5、設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)方案,對(duì)基于HMM/SVM混合模型的診斷方法...

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1故障信號(hào)波形圖

(f)圖2.1故障信號(hào)波形圖注：圖a,b,c,d,e,f分別表示轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動(dòng)、動(dòng)靜件摩擦、軸承滾子故障、齒輪斷齒故障狀態(tài)從圖2.1可以看出，轉(zhuǎn)子不平衡中的時(shí)域波形近似正弦波，齒輪斷齒故障時(shí)域波形有明顯沖擊性脈沖，而其他類型故障很難從其時(shí)域波形來(lái)判斷....

圖2.2故障信號(hào)幅頻圖

(f)圖2.2故障信號(hào)幅頻圖：圖a,b,c,d,e,f分別表示轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、基座松動(dòng)、動(dòng)靜件摩擦、軸承滾子障、齒輪斷齒故障狀態(tài)快速傅立葉變換算法的出現(xiàn)使得Fourier變換迅速成為數(shù)字信號(hào)處理的主17

圖2.5顯示了信號(hào)經(jīng)小波包分解后各頻帶信號(hào)的頻率成分，根據(jù)Nyqusit標(biāo)準(zhǔn)可知系統(tǒng)最高探測(cè)頻率為采樣頻率的一半，即本次采樣最高探測(cè)頻率為1kHz

按照仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，在轉(zhuǎn)子不平衡下。以轉(zhuǎn)速為1000r/min時(shí)0通道信號(hào)為研究對(duì)象，每次截取時(shí)間為0.2s的一段采樣信號(hào)為樣本進(jìn)行小波包分析。采用db10小波，對(duì)不平衡故障信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解，然后對(duì)第3層每個(gè)小波包節(jié)點(diǎn)系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，得到8個(gè)連續(xù)....

圖2.5三層小波包樹(shù)結(jié)構(gòu)和各節(jié)點(diǎn)信號(hào)頻率成分圖

(b)2.5三層小波包樹(shù)結(jié)構(gòu)和各節(jié)點(diǎn)信號(hào)頻率成分距的特征提取小波包特征提取原理變換之后，各層高頻系數(shù)與第N層低頻分解之后的總能量保持不變。由此可知征是可靠的。時(shí)，其輸出信號(hào)能量的空間分布與正常系的改變包含著豐富的故障特征信息。利27

本文編號(hào)：3958117