基于信息融合技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究.pdf

1、在故障診斷的實(shí)踐中人們發(fā)現(xiàn)：①基于不同位置傳感器的診斷結(jié)論有時(shí)會(huì)沖突②基于不同的特征域的診斷結(jié)論有時(shí)會(huì)沖突③基于不同的診斷推理方法的診斷結(jié)論有時(shí)會(huì)沖突。這些都是由于大型設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜和運(yùn)行條件多樣等所導(dǎo)致故障診斷過程中不確定大量引入，致使診斷的可靠性和準(zhǔn)確性下降，難以滿足日益大型化復(fù)雜化設(shè)備的故障診斷需求。為此，研究信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用，降低故障診斷的不確定性，提高設(shè)備的滲斷精度顯得尤為必要。 本文主要是從理論上

2、和實(shí)踐中探索了信息融合技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用，將多個(gè)傳感器信號(hào)、設(shè)備多個(gè)方面故障特征信息和多種故障診斷推理方法綜合合理融合利用，最大限度降低診斷的不確定性，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備全面與準(zhǔn)確的診斷。其主要研究工作如下： (1)通過對(duì)信息融合技術(shù)進(jìn)行研究和對(duì)故障診斷過程中的不確定性進(jìn)行分析，構(gòu)建起信息融合技術(shù)在故障診斷中的研究框架，并確立本文采用的信息融合診斷組建方法，保證故障診斷過程中存在的不確定性經(jīng)達(dá)融合后能夠最大限度相互削

3、弱，從而從理論上降低融合診斷的不確定性，達(dá)到精確診斷的目的。 (2)主元分析能夠有效處理線性問題，核函數(shù)理論具有將低維非線性問題轉(zhuǎn)化為高維線性問題的特性，將主元分析和核函數(shù)理論相結(jié)合，構(gòu)成了核主元分析方法，使其對(duì)非線性問題具備非常強(qiáng)的處理能力。將其應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備故障特征壓縮提取，經(jīng)實(shí)驗(yàn)證實(shí)效果很好，從而成功解決多源信息融合診斷中信息量大且冗余的難題。 (3)歸納總結(jié)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的具體應(yīng)用方法，并通過實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)

4、，核主元分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合能有效簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、緩減診斷推理的復(fù)雜度，從而提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。 (4)將證據(jù)理論與加權(quán)思想相結(jié)合，形成了加權(quán)證據(jù)理論。它通過對(duì)各證據(jù)進(jìn)行加權(quán)組合，客觀體現(xiàn)了不同來源的證據(jù)對(duì)識(shí)別框架中各真子集的識(shí)別具有不同的可靠性和權(quán)威性這一普遍事實(shí)，有效彌補(bǔ)了證據(jù)理論在應(yīng)用中的一大缺陷，為證據(jù)理論在融合故障診斷中的應(yīng)用打下了深厚的理論基礎(chǔ)。 (5)為了將多個(gè)特征域的局部診斷結(jié)果進(jìn)行有效的決策融合，本文

5、依據(jù)加權(quán)證據(jù)理論，通過構(gòu)建加權(quán)證據(jù)理論在故障融合診斷中的具體實(shí)施框架，并遵循第二章確立的融合診斷組建方法，提出一種基于加權(quán)證據(jù)理論的融合故障診斷方法。 最后，對(duì)韶鋼燒結(jié)廠4號(hào)風(fēng)機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究分析，先分別從頻域、時(shí)域和軸心軌跡三個(gè)特征域進(jìn)行局部診斷，再將三個(gè)局部診斷的結(jié)果進(jìn)行決策融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：多故障特征信息融合后的診斷結(jié)果可信度明顯增大，不確定性明顯減小，故障診斷的準(zhǔn)確率顯著提高，充分驗(yàn)證了本文所提出來的融合滲斷方法的效性，