基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究

发布时间：2023-03-24 01:31

　　高阶谱是处理非线性、非高斯性信号的有方工具。但传统高阶谱是以单通道信号来进行分析的,不能全面反映转子的空间振动信息,从而影响了故障诊断的准确性和可靠性。基于信息融合的全矢谱技术是全信息分析方法之一,它可以有效融合转子同一截面的双通道信号,真实反映转子的空间运转信息。基于此,本文将全矢谱技术引入到高阶谱分析中,对高阶谱方法进行了拓展,并提出了几种新的故障智能诊断方法,应用到了旋转机械故障诊断中。主要工作如下： 1、在高阶谱中,双谱阶次最低,并且具有高阶谱的所有特性。本文在简要介绍高阶谱理论的基础上,着重讨论了双谱的定义、性质、算法和物理意义,分析了传统单通道双谱分析存在的问题,指出了本文研究的出发点和必要性。 2、针对传统双谱分析存在的问题,将全矢谱技术引入到双谱分析中,提出了一种新的矢双谱分析方法,并对其定义、算法和性质进行了阐述。然后通过仿真和实验对这一方法进行了验证。结果表明,矢双谱方法能够有效融合双通道信号,更充分地反映信号中所包含的非线性特征信息,从而为下一步的故障诊断提供准确可靠的依据。 3、BP神经网络(BPNN)具有良好的推广能力和分类能力。本文论述了BP网络的结构和算法...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题的来源、目的及意义
        1.1.1 课题的来源
        1.1.2 课题的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 现代信号处理技术
        1.2.2 信息融合技术
        1.2.3 模式识别方法
    1.3 本文的主要研究内容
    1.4 本章小结
第2章 双谱分析方法及其存在的问题
    2.1 高阶谱理论
        2.1.1 高阶谱的定义
        2.1.2 高阶谱分析机械振动信号
    2.2 双谱分析
        2.2.1 双谱的定义与性质
        2.2.2 双谱的算法与物理意义
        2.2.3 1(1/2)维谱的定义
    2.3 双谱分析中存在的问题
        2.3.1 仿真研究
        2.3.2 实验研究
    2.4 本章小结
第3章 矢双谱方法的提出及验证
    3.1 全矢谱技术
        3.1.1 全矢谱理论基础
        3.1.2 全矢谱数值计算方法
    3.2 矢双谱分析方法
        3.2.1 矢双谱的定义与算法
        3.2.2 矢双谱的性质
    3.3 仿真与实验研究
        3.3.1 仿真研究
        3.3.2 实验研究
    3.4 本章小结
第4章 矢双谱—BPNN故障诊断方法及其应用研究
    4.1 BP神经网络
        4.1.1 BP神经网络的结构
        4.1.2 BP神经网络的算法
    4.2 矢双谱—BPNN故障诊断方法及实验研究
        4.2.1 矢双谱—BPNN故障诊断方法
        4.2.2 实验研究
    4.3 本章小结
第5章 矢双谱—SVM故障诊断方法及其应用研究
    5.1 支持向量机
        5.1.1 统计学习理论的基本概念
        5.1.2 支持向量机二分类算法原理
    5.2 矢双谱—SVM故障诊断方法及实验研究
        5.2.1 矢双谱—SVM故障诊断方法
        5.2.2 实验研究
    5.3 本章小结
第6章 矢双谱—SVDD故障诊断方法及其应用研究
    6.1 支持向量数据描述
        6.1.1 单值分类
        6.1.2 支持向量数据描述的算法
    6.2 双谱—SVDD故障诊断方法及实验研究
        6.2.1 双谱—SVDD故障诊断方法
        6.2.2 滚动轴承实验研究
    6.3 矢双谱—SVDD故障诊断方法及实验研究
        6.3.1 矢双谱—SVDD故障诊断方法
        6.3.2 齿轮箱实验研究
    6.4 本章小结
第7章 结论与展望
    7.1 创新点及结论
        7.1.1 创新点
        7.1.2 结论
    7.2 工作展望
参考文献
个人简历 在学期间发表的学术论文及研究成果
致谢



本文编号：3769166