协整系数矩阵的非平稳工程系统故障诊断应用研究

发布时间：2017-05-11 14:11

  本文关键词：协整系数矩阵的非平稳工程系统故障诊断应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现代工程系统中大量存在非平稳工况，使得应用传统基于平稳信号处理的故障诊断方法存在困难，并且由于工程大系统内子系统相互联系耦合，使得针对单个信号分析的建模方法不再适用。对此，本课题组提出了使用计量经济学领域协整理论进行建模，建立系统变量之间长期动态平衡关系模型，用于系统的状态监测与故障诊断。 本文在现有应用协整理论与系统状态监测的基础上，进一步拓展协整理论应用于液压舵面系统的故障诊断的方法研究。对于工程非平稳系统，若系统变量是一阶单整的，则可以建立变量间的协整关系模型，本文通过理论分析，证明协整系数矩阵可以作为故障空间的特征参数用于故障诊断，，可以使用一对多分类的支持向量机(SVM)分类算法进行故障数据的分类。使用液压舵面故障仿真系统作为试验平台，使用5个一阶单整的系统变量建立协整关系模型，并估计出协整系数矩阵作为特征参数，结果表明协整系数矩阵作为特征参数，SVM作为分类算法具有很好的故障诊断效果。 在对非平稳系统建立协整关系模型后，模型的残差(新息变量)便是平稳的，新息变量中蕴含了丰富的系统状态信息，因而本文使用时域分析方法，观察新息变量时域波形，提取常用时域统计量，也采取频域的功率谱密度分析方法，发现新息变量对于阻尼故障和刚度故障比较敏感，对泄漏故障的诊断效果并不好。本文又使用了小波包方差和小波能量谱成功提取了泄漏故障状态下新息变量的敏感频率和能量特征。
【关键词】：协整 故障诊断 协整系数矩阵 非平稳 支持向量机 小波包
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 注释表10-11
• 缩略词11-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 引言12-13
• 1.2 机械故障诊断的研究现状13-14
• 1.3 协整理论简介14-17
• 1.4 本课题的意义及创新性17-18
• 1.5 本文组织18-19
• 第二章 单位根检验与 Johansen 协整检验19-31
• 2.1 基本概念19-21
• 2.2 单位根过程21-25
• 2.2.1 单位根过程简介21-22
• 2.2.2 ADF 单位根检验22-25
• 2.3 Johansen 协整检验25-30
• 2.3.1 误差校正模型25-26
• 2.3.2 协整估计与检验算法26-30
• 2.4 小结30-31
• 第三章 协整系数矩阵模型故障诊断方法研究31-42
• 3.1 协整系数矩阵模型31-36
• 3.1.1 协整理论简介31-32
• 3.1.2 ADF 单位根检验32
• 3.1.3 协整系数矩阵估计32-33
• 3.1.4 协整系数矩阵模型基本思想33-34
• 3.1.5 支持向量机分类34-35
• 3.1.6 协整系数矩阵模型故障诊断方法的一般步骤35-36
• 3.2 协整系数矩阵模型在液压舵面仿真系统故障诊断中的应用36-40
• 3.2.1 液压舵面仿真系统简介36-37
• 3.2.2 故障仿真37
• 3.2.3 协整系数矩阵模型特征参数的提取37-39
• 3.2.4 基于 SVM 的故障分类与结果39-40
• 3.3 特征参数的降维40-41
• 3.4 结论41-42
• 第四章 协整关系建模结合小波包分解的故障诊断方法研究42-64
• 4.1 协整关系模型与新息变量42
• 4.2 液压舵面仿真42-43
• 4.3 新息变量的时域分析43-47
• 4.4 新息变量的频域分析47-50
• 4.5 小波分解50-55
• 4.5.1 小波变换50-51
• 4.5.2 离散小波变换51-52
• 4.5.3 小波包分析52-55
• 4.6 小波包分解在新息变量故障诊断中的应用55-62
• 4.6.1 新息变量小波包分解的时域特征提取与故障诊断56-59
• 4.6.2 应用小波包能量谱对新息变量故障特征提取与诊断59-62
• 4.7 本章小结62-64
• 第五章 总结与展望64-67
• 5.1 总结64-65
• 5.2 研究展望65-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文71

【参考文献】

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1 鲁帆;基于协整理论的复杂动态工程系统状态监测方法应用研究[D];南京航空航天大学;2010年

  本文关键词：协整系数矩阵的非平稳工程系统故障诊断应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：357407