基于EMD和混沌分析的转子振动故障特征提取与诊断

发布时间：2017-11-12 17:17

  本文关键词：基于EMD和混沌分析的转子振动故障特征提取与诊断

  更多相关文章： 转子振动 故障诊断 经验模态分解 混沌分析 支持向量机

【摘要】：随着科技的发展，旋转机械不断朝着大型化、高速化和自动化的方向发展。这些发展在提高生产效率的同时，对设备的安全运行也提出了更严格的要求。对旋转设备的故障，，尤其是对转子振动故障进行诊断，对保证旋转设备的安全和经济运行有着重要意义。本文研究基于EMD和混沌分析的转子振动故障特征提取与诊断方法，提出了三频段重构方法和混合特征提取模型，并对一些关键问题的解决进行了深入研究。 首先针对常见的转子质量不平衡、转子不对中、油膜涡动、动静碰摩四种非线性振动故障，以故障机理为基础，对不同振动故障进行理论分析，得出各故障在时域、频域等方面的特征，明确了振动故障的表现形式，为后续的故障判断提供了参考依据。然后，以EMD信号分解方法为基础，重构三频段信号分量，分析提取高中低频相对能量与能量熵作为故障特征的可行性，指出了该特征提取方法对于转子不对中和动静碰摩故障诊断的不足。通过对故障信号高频分量混沌数值特征分析，得出了高频分量的关联维和最大Lyapunov指数作为特征在区分不对中和碰摩故障中的可行性。随后，通过实验台采集转子信号样本，并提取样本的三频段相对能量、能量熵和高频段混沌数值特征形成特征向量。最后，利用支持向量机方法作为分类理论，并采用决策导向无环图方案构建多分类器，对采集样本进行训练和诊断，分析实验结果得出该诊断方案的优越性。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3

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本文编号：1176862