基于LMD-SVM的轧机液压系统故障识别应用研究

发布时间：2017-09-15 23:31

  本文关键词：基于LMD-SVM的轧机液压系统故障识别应用研究

  更多相关文章： 液压系统 局部均值分解 多特征提取 信号辨识 多元广义相关性分析

【摘要】：液压系统是钢铁企业必不可少的设备之一。随着企业集成化程度越来越高,对于液压系统工作状态的要求也越来越严格。稳定的液压系统不仅能提供可靠的工作环境,而且能有效保障钢铁产品的质量和产量。但是由于液压系统设备复杂,同时与其他设备耦合性高。因此液压系统压力波动异常,并不一定由液压系统故障造成。如果盲目停止生产排除故障,往往会浪费人力物力、降低生产产能。因此辨识液压系统压力信号波动异常,准确找到异常原因不仅可以保证液压系统的正常运行,还可以提高系统工作效率、降低维护成本。本文以某热轧厂液压系统主管压力信号作为研究对象,在原有数据采集系统上增加了IBA-PDA液压数据采集与监测系统,对液压主管压力信号采集、存储、分析和处理,实现液压数据在线处理和分析等功能。本文针对主管压力信号辨识问题,提出了改进局部均值分解(LMD)算法和多特征组合的辨识方法实现信号的故障辨识并查找信号波动异常原因。首先讨论了几种常用的液压信号处理方法,通过实验数据和实际液压信号数据仿真比较了几种算法的优缺点,并选取了LMD算法分解液压信号;其次提取分量的能量、裕度等特征形成多特征向量送入支持向量机(SVM)中学习和辨识;最后采用多元广义相关性分析查找信号波动异常的原因。通过实验对比仿真验证了本文所提出辨识方法的有效性,特别对波动信息相似信号的辨识上本文方法误判率较低,辨识效果较好。
【关键词】：液压系统 局部均值分解 多特征提取 信号辨识 多元广义相关性分析
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG333
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 液压系统故障诊断研究现状及发展趋势10-12
• 1.2.1 国内外研究现状10-11
• 1.2.2 液压系统故障诊断发展趋势11-12
• 1.3 本文研究内容以及结构安排12-15
• 1.3.1 本文研究内容12-14
• 1.3.2 本文结构安排14-15
• 第2章 液压数据采集与监测系统的构建15-21
• 2.1 液压数据采集与监测系统组成和功能15-16
• 2.2 PDA技术16-17
• 2.3 液压数据采集分析系统设计17-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 液压信号常用分析方法研究21-45
• 3.1 时域和频域分析法21
• 3.2 小波分析法21-23
• 3.3 EMD（经验模态分解）23-26
• 3.3.1 EMD算法原理23-25
• 3.3.2 集成经验模态分解—EEMD25-26
• 3.4 LMD（局部均值分解）26-32
• 3.4.1 LMD算法原理27-30
• 3.4.2 LMD算法研究方向30-32
• 3.5 EMD和LMD算法对比32
• 3.6 液压信号分解方法仿真32-44
• 3.6.1 实验信号仿真分析32-40
• 3.6.2 液压主管信号仿真分析40-44
• 3.6.3 本节小结44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 液压系统故障诊断方法理论研究45-56
• 4.1 液压信号故障辨识可行性研究45-46
• 4.2 分类算法实现46-54
• 4.2.1 最优分类平面46-47
• 4.2.2 支持向量机理论47-49
• 4.2.3 松弛变量和核函数49-50
• 4.2.4 参数寻优50-51
• 4.2.5 SVM多分类算法51-52
• 4.2.6 SVM算法仿真研究52-54
• 4.3 多元广义相关性分析54-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第5章 基于LMD-SVM辨识方法在液压系统故障诊断中应用56-68
• 5.1 液压信号具体表现形式概述56-57
• 5.2 基于改进LMD-SVM的液压信号辨识方法57-67
• 5.2.1 液压故障辨识方法步骤57-58
• 5.2.2 信号预处理58
• 5.2.3 LMD分解结果58-62
• 5.2.4 液压系统信号特征提取62-63
• 5.2.5 SVM多分类方法63-64
• 5.2.6 辨识结果及分析64-66
• 5.2.7 广义相关系分析66-67
• 5.3 本章小结67-68
• 第6章 结论与展望68-70
• 6.1 本文总结68-69
• 6.2 展望69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文75-76
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目76

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本文编号：859577