本文選題：運行可靠性　切入點：狀態(tài)特征　出處：《儀器儀表學報》2016年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：機械設備運行可靠性對設備狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷具有重要意義。傳統(tǒng)可靠性評估方法依賴于大量故障樣本,運用在單臺設備可靠性評估上的實際意義有限。本文提出一種基于設備狀態(tài)特征空間的運行可靠性評價方法。采集設備運行過程中的振動信號,獲取時頻域信息特征;采用小波包分解提取能量分布特征,構建高維特征空間。應用流形學習優(yōu)化算法進行降維,獲得其低維敏感特征空間,計算當前狀態(tài)與正常狀態(tài)的特征子空間的夾角,建立其映射關系,表征設備的當前運行可靠性。將該方法應用于不同狀態(tài)下的轉子實驗臺和滾動軸承實驗臺振動數(shù)據(jù),實驗結果表明:該方法對設備進行運行可靠性評價合理有效,具有很好的工程應用價值。
[Abstract]:The operational reliability of mechanical equipment is of great significance to equipment condition monitoring and fault diagnosis. The traditional reliability evaluation method depends on a large number of fault samples. In this paper, a method of reliability evaluation based on the equipment state feature space is presented. The vibration signals are collected during the operation of the equipment, and the time-frequency domain information features are obtained. The wavelet packet decomposition is used to extract the energy distribution feature and to construct the high dimensional feature space. Using manifold learning optimization algorithm to reduce the dimension, the low dimensional sensitive feature space is obtained, and the angle between the feature subspace of the current state and the normal state is calculated. The mapping relation is established to characterize the reliability of the equipment at present. The method is applied to the vibration data of the rotor test table and the rolling bearing test table in different states. The experimental results show that the method is reasonable and effective for the reliability evaluation of the equipment and has good engineering application value.
【作者單位】： 北京信息科技大學機電工程學院;北京信息科技大學現(xiàn)代測控技術教育部重點實驗室;北京信息科技大學機電系統(tǒng)測控北京市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51575055) "高檔數(shù)控機床與基礎制造裝備"科技重大專項(2015ZX04001002)項目資助
【分類號】：TH17

【參考文獻】

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本文編號：1615199