本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪傳動廣泛應(yīng)用于機械設(shè)備,同時齒輪故障也是造成機械設(shè)備故障的主要原因之一。為盡早發(fā)現(xiàn)故障,減少損失,對齒輪副的磨損狀態(tài)進行監(jiān)測十分必要,油液監(jiān)測和振動監(jiān)測是最常用的監(jiān)測方法,監(jiān)測過程中會產(chǎn)生包含磨粒群常規(guī)參數(shù)、磨粒群分形參數(shù)、振動參數(shù)在內(nèi)的大量監(jiān)測數(shù)據(jù),如何根據(jù)大量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確判斷齒輪副的磨損狀態(tài),還需要進一步研究。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用,內(nèi)容主要包括： 基于模擬退火K-Means算法開發(fā)了一種辨識磨粒群分形無標(biāo)度區(qū)的新算法,解決了磨粒群分形維數(shù)計算過程中無標(biāo)度區(qū)識別出現(xiàn)的局部最優(yōu)問題,有效地提高了磨粒群分形維數(shù)的計算精度。 設(shè)計了直齒圓柱齒輪副磨損實驗,獲取了一對齒輪副全壽命周期內(nèi)的油液參數(shù)、振動參數(shù)及磨損率。應(yīng)用相關(guān)性分析及主成分分析法對上述參數(shù)進行篩選和約簡,提出了一組新的齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)集。 針對傳統(tǒng)根據(jù)磨損率劃分齒輪副磨損狀態(tài)方法的不足,提出了一種新的齒輪副磨損狀態(tài)劃分方法。新方法根據(jù)監(jiān)測參數(shù)將齒輪副全壽命周期劃分為6個磨損狀態(tài)并獲取了各磨損狀態(tài)所對應(yīng)的監(jiān)測參數(shù)集,新的劃分方法包含并細化了傳統(tǒng)磨損率劃分方法。 應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法從上述劃分結(jié)果中提取了監(jiān)測參數(shù)分布與齒輪副磨損狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,應(yīng)用實驗中獲得的測試數(shù)據(jù)對挖掘系統(tǒng)進行測試,結(jié)果表明,挖掘模型根據(jù)監(jiān)測參數(shù)對齒輪副磨損狀態(tài)的識別正確率達90%,能有效地識別齒輪副磨損狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：齒輪磨損 狀態(tài)監(jiān)測 數(shù)據(jù)挖掘 分形維數(shù) 聚類 關(guān)聯(lián)規(guī)則
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH117.1;TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 課題研究背景9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用9-11
• 1.2.2 齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)的提取11-12
• 1.2.3 磨粒群分形無標(biāo)度區(qū)的辨識12-13
• 1.3 選題及意義13-15
• 1.3.1 研究問題的提出13-14
• 1.3.2 研究目的及意義14-15
• 1.4 論文的主要內(nèi)容15-16
• 2 齒輪副磨損狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構(gòu)及理論基礎(chǔ)16-23
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)概述16-17
• 2.2 齒輪副磨損狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)17-18
• 2.2.1 齒輪副磨損狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)17
• 2.2.2 齒輪副磨損狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)17-18
• 2.3 齒輪副磨損狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)18-22
• 2.3.1 聚類理論18-20
• 2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則理論20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 油液監(jiān)測參數(shù)和振動監(jiān)測參數(shù)的選擇及提取算法23-34
• 3.1 油液監(jiān)測參數(shù)的選擇和提取算法23-30
• 3.1.1 磨粒群常規(guī)參數(shù)23-24
• 3.1.2 磨粒群分形參數(shù)24-25
• 3.1.3 辨識磨粒群分形無標(biāo)度區(qū)的新算法25-30
• 3.2 振動監(jiān)測參數(shù)的選擇和提取算法30-33
• 3.2.1 時域特征參數(shù)30-31
• 3.2.2 頻域特征參數(shù)31-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 4 直齒圓柱齒輪副磨損實驗34-49
• 4.1 實驗?zāi)康募耙?/span>34
• 4.2 實驗臺架及實驗齒輪箱的設(shè)計34-36
• 4.3 實驗數(shù)據(jù)的獲取及實驗載荷的確定36-37
• 4.4 實驗過程及實驗結(jié)果37-40
• 4.4.1 實驗過程37
• 4.4.2 實驗結(jié)果37-40
• 4.5 油液參數(shù)與振動參數(shù)的篩選40-48
• 4.5.1 油液參數(shù)與振動參數(shù)的篩選過程40-42
• 4.5.2 油液參數(shù)與振動參數(shù)的篩選結(jié)果42-48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 5 基于聚類的齒輪副磨損狀態(tài)劃分49-59
• 5.1 齒輪副磨損狀態(tài)的劃分方法49-50
• 5.2 聚類參數(shù)的處理50-51
• 5.3 齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)的層次聚類劃分51-54
• 5.4 齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)的K-Means聚類劃分54-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 6 齒輪副磨損狀態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘識別59-66
• 6.1 齒輪副磨損狀態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)分析59-60
• 6.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程及結(jié)果分析60-64
• 6.2.1 監(jiān)測參數(shù)的離散化60-61
• 6.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果分析61-62
• 6.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的模式匹配算法62-63
• 6.2.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的驗證63-64
• 6.3 齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的應(yīng)用步驟64-65
• 6.4 本章小結(jié)65-66
• 7 結(jié)論與展望66-68
• 7.1 結(jié)論66
• 7.2 展望66-68
• 參考文獻68-73
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果目錄73-74
• 致謝74

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：325457