基于LMD和SVM齿轮泵故障特征信息提取与诊断研究

发布时间：2017-07-30 00:00

  本文关键词：基于LMD和SVM齿轮泵故障特征信息提取与诊断研究

  更多相关文章： DT-LMD分解 端点效应 SVM核函数 故障诊断

【摘要】：齿轮泵作为液压系统动力源,一旦出现故障会导致整个液压设备瘫痪,将给企业带来无法估量的损失。本论文以齿轮泵为研究对象,对齿轮泵进行故障诊断研究,内容如下:(1)通过实验对小波变换和双树复小波变换的降噪效果进行对比分析,结果表明双树复小波变换的降噪效果更好。对LMD(Local Mean Decomposition)分解原理进行了研究,对其存在的端点效应和分量过多问题分别提出相关点延拓和相关系数选择方法进行改进,通过实验验证了改进方法的有效性。基于双树复小波变换在降噪方面的优点和LMD分解可得到包含更多物理意义的单分量信号,提出DT-LMD(Dual-Tree Local Mean Decomposition)能量特征提取方法,通过实验验证DT-LMD分解比LMD分解更能有效提取故障特征信号能量值。(2)对SVM(Support Vector Machine)核函数的选用进行了研究,根据齿轮泵信号的特点提出一种结构简单的核函数,并通过交叉验证对核参数进行优化。利用UCI数据库对各类核函数进行对比,结果表明新核函数的分类准确率最高。(3)利用LabVIEW友好的人机界面和MATLAB强大的数据处理功能相结合,进行齿轮泵故障诊断系统的开发,利用LabVIEW中的MATLAB script节点,将新的方法应用于齿轮泵的故障诊断中,实现了齿轮泵智能化的故障诊断。经过小样本试验和实际数据测试,论文提出的基于DT-LMD分解和SVM的故障诊断方法,理论上可行,对工作于复杂环境中齿轮泵的轴承故障诊断有着重要的参考意义。
【关键词】：DT-LMD分解 端点效应 SVM核函数 故障诊断
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH325
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 课题来源8
• 1.2 齿轮泵故障诊断研究意义8-9
• 1.3 齿轮泵故障诊断技术研究现状9-14
• 1.3.1 齿轮泵故障诊断技术的发展9-11
• 1.3.2 齿轮泵故障特征提取方法11-14
• 1.4 齿轮泵故障识别方法14-15
• 1.4.1 神经网络14
• 1.4.2 支持向量机14-15
• 1.5 论文的主要研究内容15-16
• 1.6 本章小结16-17
• 第二章 齿轮泵的振动故障机理和特征分析17-23
• 2.1 齿轮泵简介17-18
• 2.2 齿轮泵零部件的常见故障18-21
• 2.2.1 齿轮泵轮齿常见失效形式18-20
• 2.2.2 齿轮泵轴承的常见失效形式20-21
• 2.3 齿轮轮齿和轴承的振动机理21-22
• 2.3.1 齿轮泵轮齿的振动机理21
• 2.3.2 齿轮泵轴承的振动机理21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 基于DT-LMD齿轮泵故障诊断特征信号的提取23-36
• 3.1 双树复小波变换23-25
• 3.1.1 双树复小波变换降噪原理23-24
• 3.1.2 双树复小波降噪实例24-25
• 3.2 局部均值分解25-31
• 3.2.1 LMD分解过程25-28
• 3.2.2 LMD分解方法的缺点及改进28-29
• 3.2.3 LMD算法的改进及仿真29-31
• 3.3 DT-LMD分解方法31-35
• 3.3.1 DT-LMD分解过程31-32
• 3.3.2 DT-LMD实验分析32-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于SVM的齿轮泵故障诊断36-55
• 4.1 统计学习理论36-38
• 4.1.1 VC维36-37
• 4.1.2 结构风险最小化37-38
• 4.2 支持向量机基本原理38-44
• 4.2.1 最优分类超平面38-40
• 4.2.2 SVM多类分类问题40-41
• 4.2.3 核函数41-43
• 4.2.4 交叉验证43-44
• 4.3 齿轮泵故障诊断实验方法研究44-53
• 4.3.1 基于DT-LMD和SVM的齿轮泵轴承诊断方法44-52
• 4.3.2 SVM预测结果分析52-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第五章 基于LabVIEW的齿轮泵故障诊断系统55-61
• 5.1 LabVIEW软件简介55
• 5.2 故障诊断系统开发55-59
• 5.3 系统显示59-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况66-67
• 致谢67

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本文编号：591610