基于可拓理论的机械设备故障诊断方法研究

发布时间：2017-10-13 04:22

  本文关键词：基于可拓理论的机械设备故障诊断方法研究

  更多相关文章： 可拓理论 机械设备故障 故障预测 故障诊断 灰色关联分析

【摘要】：随着科学技术的进步与生产的发展，故障诊断已成为机械产品维修维护的重要环节，机械设备一旦发生故障，其对生产以及人的生命财产安全造成的影响难以估算。机械运行的安全性和可靠性不仅取决于其设计和制造的完善性，还取决于机械设备的安装、运行状况、维修和诊断措施等，其中状态监测是故障诊断的重要组成部分，对系统进行准确的状态判断和健康分析是对故障进行预防和防止的有效手段，它提高了机器运行的可靠性和安全性。以往的故障诊断大多依赖于故障发生的历史和人的经验，随着机械设备日益大型化，复杂化，有必要用先进的理论和方法使故障诊断更为客观、准确。为此，本文将可拓理论引入到机器维护中，针对机械设备的故障预测及诊断进行研究。 论文综述了国内外故障诊断技术研究的发展现状和存在问题，通过引入可拓理论方法，对机械设备的运行状态及故障状态进行分析。可拓学具有形式化、逻辑化和数学化的特点，并且以矛盾问题的智能化处理为研究内容，为故障预测和诊断提供了一种形式化、模型化、定性和定量相结合的方法。论文给出了一种基于可拓理论的状态监测及故障预测方法，该方法借助可拓学原理建立设备所处状态的预测模型，对监测数据进行形式化描述，采用可拓理论关联函数对系统运行状态进行分析，及时掌握系统运行状况，改变了以往只能发生问题后再去解决的事后维修模式，，并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。文中提出了一种结合灰色关联分析的可拓故障诊断方法，该方法通过结合灰关联理论和可拓理论原理建立故障诊断模型，并根据指标数据序列生成原理对数据进行规格化处理，弥补了可拓故障诊断就样本小、数据缺失等问题造成准确率低或无法解决的不足，通过增大故障诊断信息空间，获得了更精确的关联度分析，为解决故障诊断问题提供了新思路。通过实例验证了该方法的准确性和有效性。在上述理论研究的基础上，设计开发了针对机械设备故障预测和诊断的原型系统，实现了机械设备故障预测及诊断的计算机辅助分析。
【关键词】：可拓理论 机械设备故障 故障预测 故障诊断 灰色关联分析
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及意义10
• 1.3 国内外研究现状10-14
• 1.3.1 故障预测与诊断技术的研究现状10-13
• 1.3.2 可拓理论用于故障诊断的研究现状13-14
• 1.3.3 灰关联分析用于故障诊断的研究现状14
• 1.4 论文的理论基础14-17
• 1.4.1 可拓学理论14-16
• 1.4.2 灰色系统理论16-17
• 1.5 研究内容和论文结构17-19
• 第二章 机械设备故障信息模型的构建19-31
• 2.1 设备故障信息基元描述19-22
• 2.1.1 故障的物元、事元、关系元及动态物元19-22
• 2.1.2 设备故障信息量域、量值域和同域特征22
• 2.2 设备故障信息灰色理论知识表示方法22-23
• 2.3 设备故障信息模型的构建23-30
• 2.3.1 故障信息模型23-24
• 2.3.2 故障信息模型的可拓性24-27
• 2.3.3 故障信息的菱形思维模式27-29
• 2.3.4 故障信息模型的变换29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 机械设备故障的可拓预测方法31-43
• 3.1 预测方法中的关联函数31-34
• 3.1.1 距和侧距的概念31-32
• 3.1.2 位值的概念32-33
• 3.1.3 关联函数33-34
• 3.2 故障信息特征权重的确定34-36
• 3.3 设备故障可拓预测方法36-38
• 3.3.1 预测信息的经典域和节域36
• 3.3.2 区间型预测信息的距36-37
• 3.3.3 基于可拓理论的故障预测方法37-38
• 3.4 应用实例38-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 基于灰关联分析的可拓故障诊断方法43-53
• 4.1 灰关联分析基本原理43-45
• 4.2 结合灰关联的可拓故障诊断方法45-49
• 4.2.1 故障数据中距的量化45-46
• 4.2.2 结合距的故障诊断关联度46-47
• 4.2.3 基于改进型关联度的故障诊断方法47-49
• 4.3 应用实例49-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第五章 可拓故障预测诊断系统的实现53-64
• 5.1 系统总体设计53-56
• 5.1.1 故障预测诊断系统的设计流程53-54
• 5.1.2 系统功能模块划分54-55
• 5.1.3 故障预测诊断系统体系结构55-56
• 5.2 故障预测诊断系统模块设计56-63
• 5.2.1 数据库管理模块57-61
• 5.2.2 故障诊断模块61-62
• 5.2.3 故障预测模块62-63
• 5.3 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 总结64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文71

【参考文献】

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本文编号：1022800