基于盲源分離的機(jī)械故障診斷方法研究
本文關(guān)鍵詞:基于盲源分離的機(jī)械故障診斷方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著科技的進(jìn)步,機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化程度越來越高,逐漸向著復(fù)雜化、精密化、高效化發(fā)展,隨之而來的就是機(jī)械設(shè)備功能復(fù)雜化及各個(gè)工作單元之間關(guān)系的復(fù)雜化。若是某個(gè)關(guān)鍵部位發(fā)生了故障,那么可能就會(huì)引起一系列的連鎖反應(yīng),影響設(shè)備的正常運(yùn)行,造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,更嚴(yán)重的還有可能發(fā)生人身事故。因此,對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重大意義。 在對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行信號(hào)采集時(shí),需要在多個(gè)測點(diǎn)安裝傳感器,傳感器采集到的信號(hào)不僅包含被診斷的機(jī)器發(fā)出的信號(hào),而且還包含了鄰近其他設(shè)備發(fā)出的信號(hào)。特別是當(dāng)多故障并發(fā)時(shí),采集到的信號(hào)往往是多個(gè)故障信號(hào)的混合疊加,傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法對(duì)多混和疊加的信號(hào)難以進(jìn)行分離,因此不能準(zhǔn)確地得到機(jī)械設(shè)備的完整信息。而盲源分離可以僅利用觀測信號(hào)來估計(jì)出各個(gè)源信號(hào),它可以解決多重信號(hào)混疊的分離問題。 本文對(duì)盲源分離的主流算法獨(dú)立成分分析進(jìn)行了研究。從計(jì)算復(fù)雜度、魯棒性、迭代次數(shù)、收斂時(shí)間這幾個(gè)方面對(duì)FastICA算法和RobustICA算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明RobustICA算法優(yōu)于FastICA算法。并將RobustICA算法應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的軸承、液壓泵故障診斷領(lǐng)域。 研究了RobustICA算法在單、多通道故障診斷中的應(yīng)用。在多通道故障診斷中,分別研究了液壓泵出現(xiàn)斜盤磨損單故障、斜盤磨損與滑靴磨損復(fù)合故障兩種故障形式,成功地利用RobustICA算法提取出了故障特征頻率,驗(yàn)證了算法的有效性。在單通道故障診斷中,為了滿足盲源分離問題多輸入的條件,引入了EEMD算法,利用EEMD算法可將信號(hào)分解為多個(gè)固有模式分量的特點(diǎn),適當(dāng)?shù)倪x取多個(gè)固有模式分量與原觀測信號(hào)組成RobustICA算法新的輸入,將問題由單通道轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗤ǖ,并將此方法?yīng)用到軸承單故障與混合故障診斷中,成功地提取了故障特征頻率,驗(yàn)證了方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】:故障診斷 故障特征頻率 FastICA RobustICA EEMD 單通道 多通道
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TH165.3
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 緒論10-20
- 1.1 課題背景10
- 1.2 機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢10-12
- 1.2.1 機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-12
- 1.2.2 機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢12
- 1.3 基于盲源分離的故障信號(hào)檢測12-17
- 1.3.1 盲源分離概述12-13
- 1.3.2 盲源分離發(fā)展歷史13-15
- 1.3.3 盲源分離的應(yīng)用15-17
- 1.3.4 盲源分離理論用于機(jī)械故障信號(hào)提取17
- 1.4 本文研究的意義和主要內(nèi)容17-20
- 1.4.1 本文研究的意義17-18
- 1.4.2 本文內(nèi)容安排18-20
- 第2章 獨(dú)立成分分析的理論基礎(chǔ)20-30
- 2.1 統(tǒng)計(jì)理論20-24
- 2.1.1 不相關(guān)性20-21
- 2.1.2 統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性21-22
- 2.1.3 累積量、矩及它們的性質(zhì)22-24
- 2.2 信息理論24-27
- 2.2.1 熵、微分熵、負(fù)熵24-26
- 2.2.2 Kullback-Leibler 散度26
- 2.2.3 互信息26-27
- 2.3 梯度與優(yōu)化方法27-29
- 2.3.1 向量梯度27-28
- 2.3.2 矩陣梯度28
- 2.3.3 優(yōu)化方法28-29
- 2.4 本章小結(jié)29-30
- 第3章 獨(dú)立成分分析30-39
- 3.1 ICA 與 BSS30
- 3.2 ICA 的原理30-32
- 3.2.1 ICA 的定義30-31
- 3.2.2 ICA 的假設(shè)條件31-32
- 3.3 ICA 的不確定性32-33
- 3.4 ICA 預(yù)處理33-34
- 3.5 ICA 分離性能判斷指標(biāo)34-35
- 3.6 ICA 仿真35-38
- 3.7 本章小結(jié)38-39
- 第4章 RobustICA 算法研究39-56
- 4.1 FastICA 的回顧39-41
- 4.2 RobustICA 算法特點(diǎn)41-43
- 4.3 RobustICA 算法原理及實(shí)現(xiàn)步驟43-46
- 4.4 RobustICA 算法計(jì)算量分析46-47
- 4.5 仿真研究47-55
- 4.5.1 采樣點(diǎn)數(shù)與信噪比的影響47-49
- 4.5.2 相關(guān)系數(shù)與均方誤差比較49-52
- 4.5.3 迭代次數(shù)與收斂時(shí)間比較52-55
- 4.6 本章小結(jié)55-56
- 第5章 RobustICA 算法在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用56-73
- 5.1 液壓泵多通道故障診斷56-62
- 5.1.1 液壓泵振動(dòng)信號(hào)采集56-57
- 5.1.2 液壓泵斜盤磨損故障診斷57-59
- 5.1.3 液壓泵斜盤磨損與滑靴磨損復(fù)合故障診斷59-62
- 5.2 軸承單通道故障診斷62-68
- 5.2.1 軸承振動(dòng)信號(hào)采集62-63
- 5.2.2 故障特征提取63-65
- 5.2.3 軸承外圈故障診斷65-67
- 5.2.4 軸承內(nèi)圈故障診斷67-68
- 5.3 電機(jī)混合故障診斷68-71
- 5.4 本章小結(jié)71-73
- 結(jié)論73-75
- 參考文獻(xiàn)75-80
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果80-81
- 致謝81-82
- 作者簡介82
【參考文獻(xiàn)】
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本文關(guān)鍵詞:基于盲源分離的機(jī)械故障診斷方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號(hào):346171
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