复杂非线性系统智能故障诊断及容错控制方法研究
发布时间：2021-11-01 18:40
非线性是机械系统动力学的固有属性。大型机械系统是一个复杂的非线性动力学系统，具有不确定性、非线性、时变性的特点，故障状况复杂，干扰因素多，基于线性理论的机械故障诊断方法具有很大局限性，难以满足实际诊断需要。因此，开展复杂非线性系统的故障诊断和容错控制方法研究具有重要的理论意义和实际应用价值。在本文中，针对复杂非线性系统，研究了智能故障诊断方法和几种复杂非线性系统的容错控制方法。主要研究内容如下：本文研究了小波变换和混沌理论与神经网络相结合进行故障诊断的方法。在故障诊断中，首先利用小波对所分析的信号进行消噪预处理，有效的检测出故障信息成分，并使用关联维数等混沌特征量刻画振动信号的故障特征，对机械设备的状态进行分类和识别，克服了传统方法在故障信号特征提取和分析上的困难。然后提出了小波神经网络的网络模型，并使用改进的遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化，避免了传统BP算法的不足，并通过实验，验证了算法的可行性。提出了一类非线性时滞系统的容错控制方法。针对带有故障的非线性时滞系统和非线性切换时滞系统，设计基于自适应故障估计算法的非线性系统自适应观测器，通过对故障的自适应估计设计故障系统容...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：104 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 故障诊断和容错控制概述
1.2.1 故障及其分类
1.2.2 机械故障诊断简介
1.2.3 容错控制简介
1.2.4 非线性系统故障诊断和容错控制的特点
1.3 非线性系统故障诊断和容错控制的研究现状
1.3.1 信号分析和处理方法的研究现状
1.3.2 故障诊断推理的研究现状
1.3.3 非线性系统容错控制方法的研究现状
1.4 本文的主要研究内容
第2章 非线性振动信号特征提取方法研究
2.1 引言
2.2 传统信号提取方法
2.2.1 频谱分析
2.2.2 短时傅立叶变换
2.3 小波变换理论
2.3.1 小波变换的定义
2.3.2 小波在信号分析中的应用
2.4 混沌学理论
2.5 基于小波变换和混沌理论相结合的信号分析方法研究
2.5.1 小波包消噪
2.5.2 混沌特征提取
2.5.3 实验验证
2.6 本章小结
第3章 基于遗传优化的小波神经网络故障诊断
3.1 引言
3.2 小波神经网络故障诊断
3.2.1 小波变换和神经网络的结合方式
3.2.2 小波神经网络结构
3.3 遗传算法优化神经网络的故障诊断
3.3.1 BP 神经网络的基本原理
3.3.2 遗传算法
3.3.3 遗传优化神经网络的故障诊断算法
3.3.4 实验验证
3.4 本章小结
第4章 非线性系统自适应容错控制方法
4.1 引言
4.2 系统描述与预备知识
4.3 时滞系统故障观测器设计
4.4 时滞系统容错控制
4.5 仿真算例
4.6 本章小结
第5章 时变时滞中立系统容错控制方法
5.1 引言
5.2 系统描述
5.3 自适应观测器设计
5.4 仿真算例
5.5 本章小结
第6章 一类非仿射非线性系统的神经网络自适应容错控制方法
6.1 引言
6.2 非线性系统神经网络控制
6.3 非线性系统神经网络故障估计
6.4 仿真算例
6.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混沌特征的航空发动机故障诊断研究[J]. 高瑞乾,甘新年,闫源江. 国外电子测量技术. 2011(03)
[2]基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断分析[J]. 韩业锋,仲涛,石磊. 机械研究与应用. 2010(04)
[3]非线性系统故障诊断与容错控制技术综述[J]. 王慧,容旭东. 浙江万里学院学报. 2010(04)
[4]基于小波包分析的风机故障诊断[J]. 胡汉辉,谭青. 风机技术. 2010(03)
[5]基于小波包和Hilbert包络分析的滚动轴承故障诊断方法[J]. 张盈盈,潘宏侠,郑茂远. 电子测试. 2010(06)
[6]基于小波包分析的信号噪声去除方法[J]. 阮铭忠. 中国高新技术企业. 2010(15)
[7]小波分析在信号消噪中的应用研究[J]. 徐溪,宋珊珊. 舰船电子工程. 2010(03)
[8]基于神经网络的自适应控制[J]. 蔡慧娟,范志宏. 硅谷. 2008(24)
[9]小波变换在机械故障信号分析中的应用[J]. 郝云虎,王福明. 现代电子技术. 2008(23)
[10]基于小波包时-频能量群的非稳态谐波分析[J]. 加玉,王学伟,李雪梅,任凯利. 电测与仪表. 2008(11)
博士论文
[1]基于小波理论的非平稳信号特征提取与智能诊断方法研究[D]. 朱启兵.东北大学 2006
硕士论文
[1]基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究[D]. 胡世玲.哈尔滨理工大学 2009
[2]小波分析与神经网络在刀具故障诊断中的应用[D]. 魏春燕.西华大学 2008
本文编号：3470606
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：104 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 故障诊断和容错控制概述
1.2.1 故障及其分类
1.2.2 机械故障诊断简介
1.2.3 容错控制简介
1.2.4 非线性系统故障诊断和容错控制的特点
1.3 非线性系统故障诊断和容错控制的研究现状
1.3.1 信号分析和处理方法的研究现状
1.3.2 故障诊断推理的研究现状
1.3.3 非线性系统容错控制方法的研究现状
1.4 本文的主要研究内容
第2章 非线性振动信号特征提取方法研究
2.1 引言
2.2 传统信号提取方法
2.2.1 频谱分析
2.2.2 短时傅立叶变换
2.3 小波变换理论
2.3.1 小波变换的定义
2.3.2 小波在信号分析中的应用
2.4 混沌学理论
2.5 基于小波变换和混沌理论相结合的信号分析方法研究
2.5.1 小波包消噪
2.5.2 混沌特征提取
2.5.3 实验验证
2.6 本章小结
第3章 基于遗传优化的小波神经网络故障诊断
3.1 引言
3.2 小波神经网络故障诊断
3.2.1 小波变换和神经网络的结合方式
3.2.2 小波神经网络结构
3.3 遗传算法优化神经网络的故障诊断
3.3.1 BP 神经网络的基本原理
3.3.2 遗传算法
3.3.3 遗传优化神经网络的故障诊断算法
3.3.4 实验验证
3.4 本章小结
第4章 非线性系统自适应容错控制方法
4.1 引言
4.2 系统描述与预备知识
4.3 时滞系统故障观测器设计
4.4 时滞系统容错控制
4.5 仿真算例
4.6 本章小结
第5章 时变时滞中立系统容错控制方法
5.1 引言
5.2 系统描述
5.3 自适应观测器设计
5.4 仿真算例
5.5 本章小结
第6章 一类非仿射非线性系统的神经网络自适应容错控制方法
6.1 引言
6.2 非线性系统神经网络控制
6.3 非线性系统神经网络故障估计
6.4 仿真算例
6.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混沌特征的航空发动机故障诊断研究[J]. 高瑞乾,甘新年,闫源江. 国外电子测量技术. 2011(03)
[2]基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断分析[J]. 韩业锋,仲涛,石磊. 机械研究与应用. 2010(04)
[3]非线性系统故障诊断与容错控制技术综述[J]. 王慧,容旭东. 浙江万里学院学报. 2010(04)
[4]基于小波包分析的风机故障诊断[J]. 胡汉辉,谭青. 风机技术. 2010(03)
[5]基于小波包和Hilbert包络分析的滚动轴承故障诊断方法[J]. 张盈盈,潘宏侠,郑茂远. 电子测试. 2010(06)
[6]基于小波包分析的信号噪声去除方法[J]. 阮铭忠. 中国高新技术企业. 2010(15)
[7]小波分析在信号消噪中的应用研究[J]. 徐溪,宋珊珊. 舰船电子工程. 2010(03)
[8]基于神经网络的自适应控制[J]. 蔡慧娟,范志宏. 硅谷. 2008(24)
[9]小波变换在机械故障信号分析中的应用[J]. 郝云虎,王福明. 现代电子技术. 2008(23)
[10]基于小波包时-频能量群的非稳态谐波分析[J]. 加玉,王学伟,李雪梅,任凯利. 电测与仪表. 2008(11)
博士论文
[1]基于小波理论的非平稳信号特征提取与智能诊断方法研究[D]. 朱启兵.东北大学 2006
硕士论文
[1]基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统研究[D]. 胡世玲.哈尔滨理工大学 2009
[2]小波分析与神经网络在刀具故障诊断中的应用[D]. 魏春燕.西华大学 2008
本文编号：3470606
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