基于隐Markov模型的旋转机械故障诊断系统的研究

发布时间：2020-11-03 02:15

　　 本文以旋转机械为研究对象，在HMM模式识别理论和方法的基础上，研究了基于HMM模型的故障诊断系统的功能与实现方法，并且在转子实验平台上进行了验证研究。全文主要研究内容如下： 第一章：论述了机械设备状态监测与故障诊断的研究意义，介绍了机械设备监测与诊断技术，论述了进行隐Markov模型在机械设备监测与故障诊断中的应用研究的意义，提出了本文的研究内容。 第二章：介绍了HMM的基本理论、算法；通过对语音识别问题和旋转机械故障诊断问题的比较分析，论述了HMM应用于旋转机械故障诊断的可行性。 第三章：研究了基于HMM的故障诊断系统的基本功能与组成；着重研究了基于HMM的故障诊断系统各功能模块的实现方法与技术；研究了FFT、小波等特征提取方法并实现了特征库的基本构架；在系统实现中，研究了Matlab与C++Builder的混合编程技术，并成功的实现了混合编程。 第四章：建立了故障诊断实验平台；进行了转子不平衡、机座松动、碰摩、油膜涡动、气流激振等多种故障的实验研究；着重进行了FFT-HMM和Wavelet-HMM故障识别方法的对比分析；此外，进行了DHMM和CHMM的状态识别方法的对比分析。实验的结果证明，FFT-HMM和Wavelet-HMM都是故障识别的有效方法；DHMM在建模过程中具有较快的速度，CHMM在对故障识别具有较高的准确率。 第五章：给出了论文的研究总结；对HMM应用于故障诊断中有待进一步解决的问题进行了展望。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2003
【中图分类】：TH17
【部分图文】：

趋势图

第三章基于HMM的旋转机械故障诊断系统的研究表3.15记录数据库图与特征量对比是用来控制和协调整个协调的一组程序，它根据当前的数据，利用知识库的特征数据值，按一定的对比策略，从而得出关于目标的结论。特征量的对比通过知识库的参数和数据对比而得出。数据检索利用SQL一SELECT命令来完成。程序设计的思想是以友好的人机界面输入字段名、查询条件，然后构造如下SQL一SELECT命令:SELECT字段名;FROM数据库;WHERE查询条件;

第四章HMM在旋转机械故障诊断中应用的实验研究旋转机械振动测试中，一般是通过在旋转机械的轴上开一键槽，然后装上振动信号传感器，如图4.4所示，便可以测得原始键相信号。原始键相信号经过振动信号前置处理器输出的波形如图4.5所示。该键相信号是用来对旋转机械进行测速与振动信号整周期采样的基准信号。因此，把前置处理器输出的信号预处理成标准的方波信号给后继电路或计算机再处理，具有很重要的意义。4.2.33键相信号处理程序键相信号处理程序框图如下图4.8:苏纷御设峨刃
【引证文献】

相关期刊论文 前3条

1 罗邦劼;;旋转机械故障诊断技术的研究现状及发展趋势[J];机电产品开发与创新;2008年03期

2 刘雨;陈进;朱义;肖文斌;;基于HMM的设备性能退化评估服务架构体系研究[J];矿山机械;2009年04期

3 宋雪萍;马辉;刘杰;闻邦椿;;基于HMM的故障诊断特征提取和聚类技术[J];振动、测试与诊断;2006年02期

相关博士学位论文 前2条

1 赵鹏;离心泵振动故障诊断方法研究及系统实现[D];华北电力大学（北京）;2011年

2 曹冲锋;基于EMD的机械振动分析与诊断方法研究[D];浙江大学;2009年

相关硕士学位论文 前3条

1 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年

2 王锁斌;离心式风机振动故障诊断方法研究[D];东北电力大学;2011年

3 柳长昕;基于二维隐马尔科夫模型的离心泵故障诊断方法研究[D];东北电力大学;2009年

本文编号：2867944