基于小波分时尺度矩特征的多状态信息融合振动故障诊断和预测方法研究
发布时间：2021-05-12 12:32
本文的课题以国家自然科学基金资助项目:“旋转机械振动故障信息火用诊断方法研究”和横向课题:“旋转机械在线状态监测与故障诊断系统”为研究背景,以大型旋转机械轴系为研究对象,在分析国内外现有旋转机械振动诊断理论与技术的基础上,针对当前故障诊断中依靠随机抽取的状态信息来进行诊断的问题,提出了基于小波分时尺度矩特征的多状态融合诊断方法,研究随时间发展的多状态信息的融合故障诊断与预测问题,开发出一套可组态的旋转机械故障诊断系统,并将研究成果应用到该诊断系统中。首先根据论文研究的需要,设计了旋转机械转子多种典型故障模拟试验方案,对每种故障进行了多次试验,验证了试验的可重复性,为后文的研究准备了故障试验数据。第二、研究了故障特征提取的新方法。为了对多状态的大量故障波形信息进行融合处理,需要获得单条波形的有效的故障特征提取方法。为此,本文对小波灰度矩进行了深入研究,进一步提出了分时尺度矩和分尺度不变矩的定义。在此基础上,讨论了影响分时尺度矩故障区分能力的因素,对典型故障在典型起停过程（不同转速）下的振动信号的分时尺度矩和分尺度不变矩进行了计算,计算结果表明,分时尺度矩和分尺度不变矩可以更好地展现小波灰...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 旋转机械故障诊断技术的现状与发展趋势
1.3 本文的主要内容
2 转子试验台及故障模拟试验
2.1 试验台简介及方案概述
2.2 故障模拟试验方案
2.3 数据采集及典型故障信号分析
2.4 小结
3 小波分时尺度矩
3.1 概述
3.2 小波变换和小波灰度矩
3.3 分时尺度矩
3.4 分尺度不变矩
3.5 小结
4 基于小波分时尺度矩的信息融合故障诊断方法
4.1 概述
4.2 基于分时尺度矩的概率神经网络信息融合诊断方法
4.3 基于分时尺度矩的灰关联诊断方法
4.4 小结
5 基于分时尺度矩的多状态信息融合故障诊断方法
5.1 概述
5.2 基于分时尺度矩特征的启停过程故障诊断方法
5.3 基于分时尺度矩特征的多状态融合故障诊断方法
5.4 小结
6 基于分时尺度矩预测参数的灰理论故障预测方法
6.1 概述
6.2 故障预测参数
6.3 基于分时尺度矩预测参数的振动故障预测模型
6.4 典型故障分时尺度矩预测
6.5 小结
7 旋转机械可组态诊断系统及分时尺度矩诊断应用
7.1 可组态在线系统需求分析
7.2 系统体系结构
7.3 系统的软件功能
7.4 小波分时尺度矩诊断模块
7.5 小结
8 全文总结与展望
8.1 全文总结
8.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1 作者攻读学位期间发表的学术论文及著作
附录2 作者攻读学位期间参加的工作及申请的专利
【参考文献】：
期刊论文
[1]转子系统分形故障诊断中无标度区的自动识别[J]. 唐贵基,杜必强,王松岭. 动力工程. 2009(05)
[2]基于EMD与倒谱分析的轴承故障诊断[J]. 焦卫东,朱有剑. 机电工程. 2009(02)
[3]灰色理论在泵站机电设备故障诊断中的应用[J]. 陈坚,白海瑞,李娟,娄红岩. 武汉大学学报(工学版). 2008(06)
[4]基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断[J]. 王凤利,段树林,于洪亮,赵德有. 大连海事大学学报. 2008(03)
[5]灰关联分析及其在装备故障诊断中的应用[J]. 董立立,朱煜,黄道,顾幸生. 华东理工大学学报(自然科学版). 2008(04)
[6]多传感器信息融合技术及其应用[J]. 白云飞,曲尔光. 机械管理开发. 2008(01)
[7]用于电站辅机状态评价的灰色模型[J]. 李建兰,黄树红. 动力工程. 2007(06)
[8]基于概率神经网络的风机故障诊断[J]. 李铁军,朱成实,吕营,王丹,王学平. 煤矿机械. 2007(10)
[9]基于混沌特征分析的齿轮故障诊断[J]. 周向东,杨勇军,石敏超. 机床与液压. 2007(09)
[10]灰色理论在故障诊断参量有效性分析中的应用[J]. 周龙,陈绵云. 华中科技大学学报(自然科学版). 2007(07)
博士论文
[1]汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究[D]. 张燕平.华中科技大学 2006
[2]故障诊断与容错技术及其在组合导航系统中的应用研究[D]. 钱华明.哈尔滨工程大学 2004
硕士论文
[1]旋转机械可组态在线监测诊断系统以及手持式离线系统的研究[D]. 张聘亭.华中科技大学 2008
[2]基于模糊聚类和灰色理论的齿轮箱故障诊断研究[D]. 王清.中北大学 2006
[3]发动机数控系统BIT验证及先进测试方法研究[D]. 兰峰枫.南京航空航天大学 2006
[4]基于控制系统特性分析的热力设备故障诊断研究[D]. 刘国利.华中科技大学 2004
本文编号：3183422
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 旋转机械故障诊断技术的现状与发展趋势
1.3 本文的主要内容
2 转子试验台及故障模拟试验
2.1 试验台简介及方案概述
2.2 故障模拟试验方案
2.3 数据采集及典型故障信号分析
2.4 小结
3 小波分时尺度矩
3.1 概述
3.2 小波变换和小波灰度矩
3.3 分时尺度矩
3.4 分尺度不变矩
3.5 小结
4 基于小波分时尺度矩的信息融合故障诊断方法
4.1 概述
4.2 基于分时尺度矩的概率神经网络信息融合诊断方法
4.3 基于分时尺度矩的灰关联诊断方法
4.4 小结
5 基于分时尺度矩的多状态信息融合故障诊断方法
5.1 概述
5.2 基于分时尺度矩特征的启停过程故障诊断方法
5.3 基于分时尺度矩特征的多状态融合故障诊断方法
5.4 小结
6 基于分时尺度矩预测参数的灰理论故障预测方法
6.1 概述
6.2 故障预测参数
6.3 基于分时尺度矩预测参数的振动故障预测模型
6.4 典型故障分时尺度矩预测
6.5 小结
7 旋转机械可组态诊断系统及分时尺度矩诊断应用
7.1 可组态在线系统需求分析
7.2 系统体系结构
7.3 系统的软件功能
7.4 小波分时尺度矩诊断模块
7.5 小结
8 全文总结与展望
8.1 全文总结
8.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1 作者攻读学位期间发表的学术论文及著作
附录2 作者攻读学位期间参加的工作及申请的专利
【参考文献】：
期刊论文
[1]转子系统分形故障诊断中无标度区的自动识别[J]. 唐贵基,杜必强,王松岭. 动力工程. 2009(05)
[2]基于EMD与倒谱分析的轴承故障诊断[J]. 焦卫东,朱有剑. 机电工程. 2009(02)
[3]灰色理论在泵站机电设备故障诊断中的应用[J]. 陈坚,白海瑞,李娟,娄红岩. 武汉大学学报(工学版). 2008(06)
[4]基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断[J]. 王凤利,段树林,于洪亮,赵德有. 大连海事大学学报. 2008(03)
[5]灰关联分析及其在装备故障诊断中的应用[J]. 董立立,朱煜,黄道,顾幸生. 华东理工大学学报(自然科学版). 2008(04)
[6]多传感器信息融合技术及其应用[J]. 白云飞,曲尔光. 机械管理开发. 2008(01)
[7]用于电站辅机状态评价的灰色模型[J]. 李建兰,黄树红. 动力工程. 2007(06)
[8]基于概率神经网络的风机故障诊断[J]. 李铁军,朱成实,吕营,王丹,王学平. 煤矿机械. 2007(10)
[9]基于混沌特征分析的齿轮故障诊断[J]. 周向东,杨勇军,石敏超. 机床与液压. 2007(09)
[10]灰色理论在故障诊断参量有效性分析中的应用[J]. 周龙,陈绵云. 华中科技大学学报(自然科学版). 2007(07)
博士论文
[1]汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究[D]. 张燕平.华中科技大学 2006
[2]故障诊断与容错技术及其在组合导航系统中的应用研究[D]. 钱华明.哈尔滨工程大学 2004
硕士论文
[1]旋转机械可组态在线监测诊断系统以及手持式离线系统的研究[D]. 张聘亭.华中科技大学 2008
[2]基于模糊聚类和灰色理论的齿轮箱故障诊断研究[D]. 王清.中北大学 2006
[3]发动机数控系统BIT验证及先进测试方法研究[D]. 兰峰枫.南京航空航天大学 2006
[4]基于控制系统特性分析的热力设备故障诊断研究[D]. 刘国利.华中科技大学 2004
本文编号：3183422
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