基于分形理论的转子故障特征提取方法与测试系统改进

发布时间：2017-08-23 09:16

  本文关键词：基于分形理论的转子故障特征提取方法与测试系统改进

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【摘要】：有效的量化特征提取,特别是非线性、非平稳信号的量化特征提取,对准确地诊断出转子系统的故障状态与故障程度具有重大的意义。使用传统的时频域信号分析方法已经不能满足转子系统状态监测与诊断的需要。分形几何是一种全新的分析方法,其能够满足对复杂故障信号的分析,并且在自然科学等诸多领域已经有了广泛的应用。在旋转机械故障诊断领域中,人们也开始用分形几何方法对振动信号进行了分析,并取得了一定的成果,但仅仅依靠分形几何方法无法有效的提取转子系统的故障特征。基于此,本文引入了紧密度和丰度两个图形几何特征参数,与分形几何一起对旋转机械振动信号的量化特征提取问题开展了研究。研究内容及获得的研究结论如下： 1)在分形几何理论体系下,对几种不同的分形维数估计方法在量化提取振动信号的故障特征上的优点与存在的不足进行了对比分析,通过理论分析及实验验证,得出盒维数估计方法与其它几种经典分形维数估计方法相比在振动信号量化特征提取方面显现的优点及不足。 2)基于盒计数的分形维数估计方法采用的是覆盖法,其操作方法为用大小相同的盒子对信号进行覆盖,因为盒子的大小是相同的,这会导致对信号覆盖的不均匀,从而导致对覆盖所需盒子数估计的不准确,进而影响到分形维数估计的精度。针对此方法的不足之处,我们引入了数学形态学,用其基本操作方法来计算信号的分形维数,称之为基于数学形态学的分形维数估计方法。这是一种全新的分形维数估算方法,此方法将所采集的振动信号当做一维信号,进行形态学处理,避免了盒维数估计法的不足。因此比盒维数估计算法复杂度更低,稳定性更强,精度更高。 将紧密度和丰度这两个图形几何特征参数引入到转子系统故障诊断当中,与基于数学形态学的分形维数一起对转子系统振动信号的故障特征进行了量化提取。将所提取的故障特征作为神经网络的输入特征量对转子系统几种不同的运行状态进行分类识别,获得了很好的分类效果。此结果表明,本研究所采用的量化特征提取方法在多故障诊断中表现出了优良的性能。 4)利用虚拟仪器技术对本实验室的双跨转子实验台振动实验测试与反馈控制软件平台进行了功能拓展,使其具有了更加完备的功能。形成了一套集振动信号分析与显示、振动趋势的显示、振动数据和特征数据存储、实时状态监测、预警于一体的机械振动信号测试与分析系统,在实验研究及工程应用中均取得了较好的效果。 研究表明：通过对基于数学形态学的分形维数和紧密度、丰度的联合对转子系统振动信号的故障特征进行量化提取,可获得较传统方法更为精确的故障特征信息。从而可为非线性、非平稳转子系统振动信号故障特征的量化提取提供一条新途径。
【关键词】：转子系统 故障特征 分形维数 紧密度 丰度
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3;TP274
【目录】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 插图索引12-13
• 附表索引13-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 选题背景及意义14-15
• 1.2 国内外故障诊断技术发展概况15
• 1.3 分形维数研究对故障诊断发展作用分析15-16
• 1.4 分形维数方法的国内外研究现状16-18
• 1.5 主要研究内容与安排18-20
• 第2章 分形维数特征提取方法分析20-27
• 2.1 引言20
• 2.2 经典分形维数特征提取方法简介20-23
• 2.2.1 分形理论概述及分形维数的定义20-21
• 2.2.2 盒维数的定义及其计算方法21-22
• 2.2.3 信息维数的定义22
• 2.2.4 关联维数22-23
• 2.2.5 Minkowski-Bouligand维数23
• 2.3 多重分形方法分析23-26
• 2.3.1 多重分形的基本概念23-24
• 2.3.2 广义分形维数的定义与计算方法24-25
• 2.3.3 多重分形维数与经典分形维数的对比分析25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 数学形态学分形与几何特征方法分析27-35
• 3.1 引言27
• 3.2 数学形态学算法基本原理27-29
• 3.2.1 数学形态学概述27-28
• 3.2.2 数学形态学基本算法28
• 3.2.3 数学形态学应用情况分析28-29
• 3.3 基于数学形态学的分形维数29-32
• 3.3.1 基于数学形态学的分形维数估计29-31
• 3.3.2 单位结构元素和最大尺度的选择方法31
• 3.3.3 两种算法的对比分析31-32
• 3.4 图形几何特征理论32-34
• 3.4.1 轴心轨迹简介32
• 3.4.2 图形几何特征理论的研究意义32-33
• 3.4.3 紧密度的定义33-34
• 3.4.4 丰度的定义34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 分形与几何特征融合的特征提取算法的设计与实现35-49
• 4.1 引言35
• 4.2 实验方案与振动信号采集35-37
• 4.2.1 实验台与实验方案介绍35-36
• 4.2.2 振动信号采集36-37
• 4.3 基于数学形态学的分形维数特征提取模型的建立37-40
• 4.3.1 模型参数的估计方法37-38
• 4.3.2 基于数学形态学的分形维数算法流程设计38
• 4.3.3 实验情况分析38-40
• 4.4 分形特征与图形几何特征融合的特征提取模型的建立40-47
• 4.4.1 模型参数的估计方法41
• 4.4.2 模型的故障诊断流程设计41-42
• 4.4.3 实验情况分析42-44
• 4.4.4 BP神经网络识别结果44-47
• 4.5 两种特征提取模型的对比分析47
• 4.6 本章小结47-49
• 第5章 转子实验台测试信息系统的改进与完善49-61
• 5.1 引言49
• 5.2 LABVIEW简介49-50
• 5.3 改进前测试信息系统性能说明50-51
• 5.4 功能改进及扩展情况51-60
• 5.4.1 原有的转子运行转速计算方法51-52
• 5.4.2 改进后的转子运行转速计算方法52-53
• 5.4.3 振动趋势图设计的改进与完善53-56
• 5.4.4 数据存储及查询实现功能的改进56-60
• 5.5 本章小结60-61
• 总结与展望61-63
• 研究结论61-62
• 研究展望62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：724201