基于粗糙集理论的旋转机械故障诊断技术
发布时间：2020-08-26 19:19
【摘要】： 作为人工智能领域中的一种新方法—粗糙集理论，是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一种新的处理不确定性信息的数学方法。它不仅为信息科学和认知科学提供了新的科学逻辑和研究方法，而且为智能信息处理提供了有效的处理技术。 粗集作为一种处理不确定、不精确数据的数学工具，从新的角度认识知识，特别值得注意的是它与其它软计算方法有很强的集成能力。此种背景下，基于粗分析的智能决策就成为决策学科的一个前沿问题。 选择合理有效的简明属性集，是粗集研究的重要内容。最优属性选择也是NP-hard问题。 机械故障诊断是根据设备运行状态信息查找故障源，并确定相应决策的一门综合性科学。故障源发出的信息，是通过系统的特征和状态来传递的。故障诊断技术中，最关键也是最困难的问题之一是故障特征提取。它制约着故障诊断的准确率和故障早期预报的准确性及可靠性，是当前故障诊断研究中的瓶颈。 有些反映早期故障特征的信号常常比较微弱，而相应的非故障特征信号分量却比较强，往往会淹没那些反映早期故障征兆的信号，这些信号有的直接反映系统的故障，有的需要进行加工处理后得到新量(如模型参数)才能反映系统故障。为了更有效、更容易地获得故障特征信息，本文建立了小波—自信息包络解调法。 本文建立了滚动轴承故障诊断实验装置，模拟了典型的滚动轴承故障，对所建立的故障诊断方法进行了验证和校核，通过对比Hilbert法表明，该方法能更有效的提取轴承故障特征。 本文还研究了一种新的时频分布，通过实验研究表明该时频分布在能量聚集方面优于传统的WVD，更容易诊断轴承故障和监测轴承局部故障的发展趋势。 本文采用了正、反进动理论特征值作为条件属性，运用粗集—熵最大理论获取最优特征集，然后运用BP、RBF对转子碰摩、不平横故障进行了诊断。 本文针对轴承故障的特点，建立了滚动轴承动力学模型。频率特征量采用经小波—自信息包络解调法获取的谱熵、特征频率最大谱值、谱能量，时域特征量采用经本征模态法获得的组合信号的绝对平均值、有效值和峭度值，将频率特征量和时域特征量作为条件属性，运用粗集—熵最大理论获取最优特征集，然后应用自组织映射对轴承故障进行了诊断。 本文建立了轴承故障字典，该方法能准确的诊断出轴承故障。为工程师提供更好的故障诊断辅助工具。 本文经过大量实验表明运用粗集—熵最大理论获取最优特征集，在达到相同分类的前提下能缩短神经网络训练时间。
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH17
【图文】：
2.1滚动轴承故障的模拟试验 2.1.1实验装置滚动轴承故障诊断实验装置如图2.1所示(其照片见附图)。转子两支点均选用307型滚动轴承，其儿何参数如表2.1所示。模拟故障轴承置于转子左支承端。轴承座可以拆卸，以便更换不同故障类型的轴承。联轴器上贴有反光纸作为相位起始标志，光电传感器提供转速和键相信号。置于有故障轴承轴向、径向垂直和径向水平方向的加速度传感器测得的振动信号经电荷放人器，送至CAMD一 6100型信号调理器处理，最后由装于计算机由西北工业大学中德所研制的“齿轮&滚动轴承状态监测与故障诊断软件包”分析与处理。力I]速度传感器3图2.1滚动轴承故障诊断实验装置小总图 F192.1The
西北工业大学工学博士学位论文表2.1307型滚动轴承的几何参数几b.2.IThegeometriealParameterofthetyPe307rollingbearing滚滚珠数数滚珠直径如中)_---轴承内径(mm)))轴承外径(inm)))一接触角雌)))7777714.55535558OOO0002.1.2滚动轴承故障模拟类型本文分别模拟了滚动轴承的内环单处划痕故障(图2.2)、外环单处划痕故障(图2.3)、滚珠单处划痕故障(图2.4);内环单点点蚀故障(图2.5)、外环单点点蚀故障(图2.6)、滚珠单点点蚀故障(图2.7);外环两处划痕故障，各故障大小见表2.2。
2.1.2滚动轴承故障模拟类型本文分别模拟了滚动轴承的内环单处划痕故障(图2.2)、外环单处划痕故障(图2.3)、滚珠单处划痕故障(图2.4);内环单点点蚀故障(图2.5)、外环单点点蚀故障(图2.6)、滚珠单点点蚀故障(图2.7);外环两处划痕故障，各故障大小见表2.2。图2.2.滚动轴承内环单处划痕故障 Fig22Thesingleseratehfaultontheinnerring图2.3滚动轴承外环单处划痕故障 Fig2.3Thesingleseratehfaultontheouterring图24滚动轴承滚珠单处划痕故障 Fig.24Thesingleerosionfaultontheinnerring图2.5滚动轴承内环单点点蚀故障 F192.5Thesingleerosionfaultontheinnerring图2.6滚动轴承外环单点点蚀故障 Fig.2.6Thesingleerosionfaultontheouterring图2.7滚动轴承滚珠单点点蚀故障 Fig.2.7Thesingleerosionfaultonaball
本文编号：2805583
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH17
【图文】：
2.1滚动轴承故障的模拟试验 2.1.1实验装置滚动轴承故障诊断实验装置如图2.1所示(其照片见附图)。转子两支点均选用307型滚动轴承，其儿何参数如表2.1所示。模拟故障轴承置于转子左支承端。轴承座可以拆卸，以便更换不同故障类型的轴承。联轴器上贴有反光纸作为相位起始标志，光电传感器提供转速和键相信号。置于有故障轴承轴向、径向垂直和径向水平方向的加速度传感器测得的振动信号经电荷放人器，送至CAMD一 6100型信号调理器处理，最后由装于计算机由西北工业大学中德所研制的“齿轮&滚动轴承状态监测与故障诊断软件包”分析与处理。力I]速度传感器3图2.1滚动轴承故障诊断实验装置小总图 F192.1The
西北工业大学工学博士学位论文表2.1307型滚动轴承的几何参数几b.2.IThegeometriealParameterofthetyPe307rollingbearing滚滚珠数数滚珠直径如中)_---轴承内径(mm)))轴承外径(inm)))一接触角雌)))7777714.55535558OOO0002.1.2滚动轴承故障模拟类型本文分别模拟了滚动轴承的内环单处划痕故障(图2.2)、外环单处划痕故障(图2.3)、滚珠单处划痕故障(图2.4);内环单点点蚀故障(图2.5)、外环单点点蚀故障(图2.6)、滚珠单点点蚀故障(图2.7);外环两处划痕故障，各故障大小见表2.2。
2.1.2滚动轴承故障模拟类型本文分别模拟了滚动轴承的内环单处划痕故障(图2.2)、外环单处划痕故障(图2.3)、滚珠单处划痕故障(图2.4);内环单点点蚀故障(图2.5)、外环单点点蚀故障(图2.6)、滚珠单点点蚀故障(图2.7);外环两处划痕故障，各故障大小见表2.2。图2.2.滚动轴承内环单处划痕故障 Fig22Thesingleseratehfaultontheinnerring图2.3滚动轴承外环单处划痕故障 Fig2.3Thesingleseratehfaultontheouterring图24滚动轴承滚珠单处划痕故障 Fig.24Thesingleerosionfaultontheinnerring图2.5滚动轴承内环单点点蚀故障 F192.5Thesingleerosionfaultontheinnerring图2.6滚动轴承外环单点点蚀故障 Fig.2.6Thesingleerosionfaultontheouterring图2.7滚动轴承滚珠单点点蚀故障 Fig.2.7Thesingleerosionfaultonaball
【引证文献】
相关博士学位论文 前2条
1 赵慧敏;柴油机非稳态振动信号分析与智能故障诊断研究[D];天津大学;2010年
2 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
相关硕士学位论文 前2条
1 臧红岩;矿井风机故障智能诊断研究[D];山东轻工业学院;2011年
2 曹黎明;基于粗糙集理论的汽轮机组振动故障诊断研究[D];东北电力大学;2010年
本文编号：2805583
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/2805583.html
