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文檔簡介
1、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法不需要大量的先驗(yàn)知識和專家經(jīng)驗(yàn),相對于傳統(tǒng)的設(shè)備故障診斷方法具有很大優(yōu)勢,也是未來設(shè)備故障診斷研究領(lǐng)域的主要發(fā)展方向。針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法中振動(dòng)信號降噪方法損害信號完整性、故障特征敏感性差、模式分類器參數(shù)尋優(yōu)算法收斂速度慢等問題,進(jìn)行深入研究并提出相應(yīng)的改進(jìn),進(jìn)而提升旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法的診斷性能和精度。具體研究內(nèi)容如下:
首先,研究了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障振動(dòng)信號的降噪方法。絕大多數(shù)旋
2、轉(zhuǎn)機(jī)械處于復(fù)雜的工作環(huán)境下,要對包含噪聲的信號進(jìn)行有效的降噪處理,同時(shí)還要避免信號有效信息受到損害。為此提出一種新的旋轉(zhuǎn)機(jī)械降噪方法,將CEEMD同小波閾值降噪方法結(jié)合在一起進(jìn)行故障振動(dòng)信號降噪,在保證信號完整性的同時(shí)很好地完成了信號的降噪處理。
其次,研究了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法。從降噪后振動(dòng)信號中提取SPWVD時(shí)頻圖,從時(shí)頻分布圖中提取圖像紋理特征參量,組成故障特征集,準(zhǔn)確挖掘信號中的各個(gè)階段程度故障模式信息。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)
3、證比較幾種不同時(shí)頻分析方法提取故障特征的性能優(yōu)劣。
再次,基于SVM機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障模式分類器,采用改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群算法對模式分類器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高故障診斷過程的準(zhǔn)確性。以訓(xùn)練故障特征集訓(xùn)練SVM得到最優(yōu)模式分類器,再將測試故障特征集輸入到最優(yōu)模式分類器中,輸出智能模式識別結(jié)果,實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷。
最后,對該方法的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行模擬驗(yàn)證。用旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)數(shù)據(jù)作為輸入,分別進(jìn)行四組模擬應(yīng)用實(shí)驗(yàn),
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