旋轉(zhuǎn)機械常見的故障主要有轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、軸承內(nèi)圈損壞、軸承外圈損壞等故障。論文結(jié)合小波變換、遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）,提出了一種適用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的新方法。論文分析了旋轉(zhuǎn)機械幾種常見故障的機理。利用現(xiàn)有的機械實驗臺、加速度傳感器、信號采集箱、工控機,結(jié)合Matlab軟件,建立了能模擬軸承故障,不平衡故障,不對中故障的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷實驗系統(tǒng)。利用傅里葉變換對原始信號做了初步分析。文中利用小波變換對強噪聲信號進行多尺度分解,對各尺度上的小波系數(shù)進行去噪處理,然后運用小波逆變換重構(gòu)信號,得到有用信號。將傳統(tǒng)的硬、軟閾值函數(shù)用加權(quán)平均的方法結(jié)合起來。實驗證明了采用該方法去噪后的信號進行后續(xù)診斷,識別率得到提高。論文對時域和頻域中常用的特征參數(shù)進行分析,采用靈敏度函數(shù)來評估特征參數(shù)識別兩類故障的能力。傳統(tǒng)的特征參數(shù)識別兩種故障的靈敏度一般不高,文中用特征參數(shù)靈敏度作為適應(yīng)度函數(shù),通過遺傳算法對傳統(tǒng)的特征參數(shù)進行再組織,從而提取出新的高靈敏度的特征參數(shù)。將新的特征參數(shù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別,通過實驗得出最終的故障識別率非常高,驗證了文中所提出的診斷系統(tǒng)... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

信號不同頻帶分解過程圖

圖 4.4 遺傳算法基本流程Fig.4.4 Process of GA能直接處理問題空間參數(shù)，必須把問題空間中的照一定結(jié)構(gòu)組成的染色體或個體，這一過程叫做編的解轉(zhuǎn)化為由編碼表達的染色體是遺傳算法的關(guān)是交替在編碼空間和解空間中工作（圖 5.5）。編和編碼空間之間點的一一對應(yīng)關(guān)系。遺傳算法在編不同的編碼方式?jīng)Q定了不同的遺傳操作方式。編存的，恰當?shù)卦O(shè)計編碼和交叉策略或方法，對充重要的。對編碼的一般原則性要求有完備性、健全

的振動具有一定的非線性，其振動信號的頻率成分相當復(fù)以外，還產(chǎn)生高頻次諧波和分頻振動，頻譜結(jié)構(gòu)成梳狀，征很明顯，主要在垂直方向很強烈。障的產(chǎn)生振動因素很多，有與部件有關(guān)的振動，有與制造質(zhì)與工作狀態(tài)有關(guān)的振動。滾動軸承的振動頻率成分非常豐自的故障特征頻率。械故障診斷系統(tǒng)用的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷實驗系統(tǒng)包括兩部分：旋轉(zhuǎn)機械故系統(tǒng)。械故障實驗機械平臺

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于小波閾值去噪方法的一種改進方案[J]. 曾守楨,穆志民.  天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報. 2008(01)
[2]特征選擇算法研究綜述[J]. 毛勇,周曉波,夏錚,尹征,孫優(yōu)賢.  模式識別與人工智能. 2007(02)
[3]特征選擇方法綜述[J]. 王娟,慈林林,姚康澤.  計算機工程與科學(xué). 2005(12)
[4]遺傳算法在變壓器故障診斷中的應(yīng)用[J]. 謝可夫,羅安.  電力自動化設(shè)備. 2005(04)
[5]智能化故障診斷技術(shù)的研究與應(yīng)用[J]. 何勇,李增芳.  浙江大學(xué)學(xué)報(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版). 2003(02)
[6]旋轉(zhuǎn)機械故障診斷監(jiān)測專家系統(tǒng)中的時間序列模式識別技術(shù)研究[J]. 韓秋實,許寶杰,王紅軍,方鵬.  機械工程學(xué)報. 2002(03)
[7]汽輪發(fā)電機組碰磨故障的典型特征研究[J]. 李錄平,鄒新元,陳薦,唐月清.  振動、測試與診斷. 2001(04)
[8]時序信號處理在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 黃石紅,陳勇,高亹.  汽輪機技術(shù). 2001(06)
[9]自相關(guān)的除噪作用及其在工程中的應(yīng)用[J]. 王立忠,屈梁生.  中國設(shè)備工程. 2001(07)
[10]用于機械診斷的最佳特征參數(shù)自動生成法[J]. 駱志高,陳鵬,李明義.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2000(06)

博士論文
[1]基于EMD和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D]. 楊宇.湖南大學(xué) 2005

碩士論文
[1]小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用[D]. 張朝解.大連理工大學(xué) 2006
[2]基于小波分析的變壓器局部放電數(shù)字化抗干擾方法研究[D]. 楊洋.重慶大學(xué) 2006
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機組振動故障診斷專家系統(tǒng)的研究[D]. 劉峰.西安理工大學(xué) 2003
[4]旋轉(zhuǎn)機械故障診斷專家系統(tǒng)知識庫與診斷推理的研究[D]. 昌大偉.浙江工業(yè)大學(xué) 2001



本文編號：3072595