2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著機械化的發(fā)展,現(xiàn)代機械設(shè)備之間聯(lián)系緊密,發(fā)動機作為現(xiàn)代設(shè)備的動力裝置,有著復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),其發(fā)展趨勢向著高轉(zhuǎn)速方向發(fā)展,作為航空發(fā)動機重要部分的多轉(zhuǎn)子軸承和齒輪等部分常會出現(xiàn)損壞,其中轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)會產(chǎn)生各種故障,這會影響整體的機械運轉(zhuǎn)狀況。在實際生產(chǎn)中通常采用故障診斷技術(shù),故障診斷技術(shù)融合了傳感器應(yīng)用,信號處理方法,人工智能和計算機等多方面技術(shù)。通過對軸承和轉(zhuǎn)子各部分的檢測可以監(jiān)控多轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)的工作狀態(tài)。當(dāng)不同部件產(chǎn)生故障時,所引

2、起的故障信號頻率和幅值與各部件結(jié)構(gòu)參數(shù)相關(guān),不同結(jié)構(gòu)出現(xiàn)故障時,對應(yīng)的故障信號會呈現(xiàn)特定的形式,通過分析故障信號可以得到多轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)的故障類型和故障特性。針對航空發(fā)動機中多轉(zhuǎn)子軸承故障,采取適合特定故障信號的方法,并實現(xiàn)模塊化應(yīng)用,達到較高的處理效率。
  本文首先針對多轉(zhuǎn)子軸承的系統(tǒng)中的多種故障,采用了最初的小波去噪方法,針對其去噪結(jié)果的不足,采用了基于自適應(yīng)閾值的改進后的去噪法方法,該改進后的小波去噪方法,相對于最初的小波去

3、噪和基于傳統(tǒng)閾值的小波去噪方法去噪效果更明顯,可以提取噪聲背景中的微弱信號,能有效解決噪聲模態(tài)混疊的情況,達到有效去噪的效果。
  其次分別對提取出的故障信號進行特征提取,提取出時域、頻域、解調(diào)域、小波包能量譜域特征參數(shù),構(gòu)成能反映多轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)的參數(shù)集,采用KPCA法對參數(shù)集進行壓縮降維處理,大幅度的降低了冗余度進而提升效率。KPCA可以有效解決非線性空間參數(shù)集的維數(shù),可以用于故障的動態(tài)識別,可以實時有效的降低參數(shù)集的維數(shù)針對壓

4、縮后的數(shù)據(jù)進行模式識別。
  文中最后采用了改進型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、改進型概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進型蟻群遺傳算法,進而有效識別并基本預(yù)測故障的類型和發(fā)展。在改進型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中,采用遺傳算法中的交叉優(yōu)化算子優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,提升避免網(wǎng)絡(luò)得到局部最優(yōu)解的可能性。本文對蟻群算法進行改進,能夠改進螞蟻解中的轉(zhuǎn)移概率,同時在公式中增加了均勻兩點交叉算子,有利于提升最優(yōu)解的搜索進程,比傳統(tǒng)的蟻群算法有較高的運行速度。本文對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行改進,使其

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