基于多元统计学的油液监测指标评价方法研究
发布时间：2024-06-04 23:38
油液监测技术是通过各种检测手段来分析在用设备润滑油性能指标的一项工业技术,是状态维修的核心环节。通过对同一油液样本的各项指标分析,检测人员能够获得该设备的状态信息,并依据这些信息对机械设备的状态进行评价。目前对设备状态信息的获取大多通过数值记录的方式来实现,工作繁琐且指标评价方法单一。而通过数值模拟的方法,将相关的润滑油性能指标进行汇总,建立相关模型,对润滑油性能指标进行评价,可以获得更多隐含的设备状态信息,使油液监测技术更好地应用于实际工业问题。基于大连海事大学油液监测中心的历年实验数据,全文建立了两类具有代表性的数据集—混合样本数据集和具有时间序列性质的小样本数据集,讨论了适用于这两类数据集的油液监测指标评价方法。结合多元统计学等数学方法改进并完善了若干现有的油液监测指标评价模型,做了一些基于Matlab和SPSS的具体算例。对于混合样本数据集,全文做了如下研究:(1)使用截尾均值方法计算指标的建议标准。使用分布拟合方法获得指标的近似服从分布,通过计算逆累积分布函数实现指标界限值的划分。(2)使用因子分析方法分析指标之间的关联,并提取公因子。使用曲面拟合方法分析指标之间的关联。(3...
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 油液监测指标评价方法
1.1.1 油液监测技术
1.1.2 油液监测技术背景
1.1.3 油液监测实验
1.1.4 油液监测指标
1.1.5 油液监测指标评价方法及分类
1.2 油液监测指标评价方法的研究现状
1.2.1 单一油液监测指标评价方法
1.2.2 指标关联性评价方法
1.3 研究价值及理论意义
1.4 研究方案及研究内容
1.4.1 研究方案
1.4.2 研究内容
2 油液监测故障诊断流程
2.1 油液监测各类指标的解读
2.1.1 理化分析的解读
2.1.2 光谱分析的解读
2.2 基于指标的油液监测故障诊断流程
3 针对混合样本油液监测数据集的评价方法
3.1 混合样本数据集的特点
3.2 建议标准的建立
3.2.1 建议标准的定义
3.2.2 截尾均值方法
3.2.3 基于Matlab的建议标准计算模型
3.2.4 计算结果
3.3 指标界限值划分
3.3.1 指标界限值划分的合理性
3.3.2 分布拟合方法
3.3.3 基于Matlab的界限值划分模型
3.3.4 计算结果及分析
3.4 基于因子分析的指标评价
3.4.1 指标的线性关联与指标缩减
3.4.2 因子分析方法
3.4.3 基于SPSS的因子分析模型
3.4.4 计算结果及分析
3.5 指标公式
3.5.1 指标的非线性关联
3.5.2 拟合优度方法
3.5.3 基于Matlab的曲线曲面拟合模型
3.5.4 计算结果及分析
3.6 基于聚类分析的指标评价
3.6.1 指标取值的相互约束
3.6.2 聚类分析方法
3.6.3 基于SPSS的两步聚类模型
3.6.4 计算结果及分析
3.6.5 基于Matlab的计算几何聚类模型
3.6.6 计算结果及分析
3.7 本章小结
4 针对小样本油液监测数据集的评价方法
4.1 小样本数据集的特点
4.2 数据的连续化处理
4.3 建议标准的建立
4.4 指标界限值的划分
4.5 指标可预测性的判定
4.5.1 指标对应时间序列的信息损失
4.5.2 相空间重构方法
4.5.3 基于Matlab的相空间分析模型
4.5.4 计算结果及分析
4.6 指标预测
4.6.1 不等间隔的时间序列预测
4.6.2 灰色系统方法和差分统计方法
4.6.3 基于Matlab的GM(1,1)模型
4.6.4 计算结果及分析
4.6.5 基于Matlab的差分统计模型
4.6.6 计算结果及分析
4.6.7 GM(1,1)模型和差分统计模型的互补预测方案
4.7 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望与不足
附录A 基于同胚映射的指标换算方法
附录B 基于计算几何的聚类算法Matlab代码
附录C 界限值划分评价方法可视化的Matlab代码
附录D 灰色系统GM(1,1)模型的Matlab代码
附录E 差分统计模型的Matlab代码
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号：3989331
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 油液监测指标评价方法
1.1.1 油液监测技术
1.1.2 油液监测技术背景
1.1.3 油液监测实验
1.1.4 油液监测指标
1.1.5 油液监测指标评价方法及分类
1.2 油液监测指标评价方法的研究现状
1.2.1 单一油液监测指标评价方法
1.2.2 指标关联性评价方法
1.3 研究价值及理论意义
1.4 研究方案及研究内容
1.4.1 研究方案
1.4.2 研究内容
2 油液监测故障诊断流程
2.1 油液监测各类指标的解读
2.1.1 理化分析的解读
2.1.2 光谱分析的解读
2.2 基于指标的油液监测故障诊断流程
3 针对混合样本油液监测数据集的评价方法
3.1 混合样本数据集的特点
3.2 建议标准的建立
3.2.1 建议标准的定义
3.2.2 截尾均值方法
3.2.3 基于Matlab的建议标准计算模型
3.2.4 计算结果
3.3 指标界限值划分
3.3.1 指标界限值划分的合理性
3.3.2 分布拟合方法
3.3.3 基于Matlab的界限值划分模型
3.3.4 计算结果及分析
3.4 基于因子分析的指标评价
3.4.1 指标的线性关联与指标缩减
3.4.2 因子分析方法
3.4.3 基于SPSS的因子分析模型
3.4.4 计算结果及分析
3.5 指标公式
3.5.1 指标的非线性关联
3.5.2 拟合优度方法
3.5.3 基于Matlab的曲线曲面拟合模型
3.5.4 计算结果及分析
3.6 基于聚类分析的指标评价
3.6.1 指标取值的相互约束
3.6.2 聚类分析方法
3.6.3 基于SPSS的两步聚类模型
3.6.4 计算结果及分析
3.6.5 基于Matlab的计算几何聚类模型
3.6.6 计算结果及分析
3.7 本章小结
4 针对小样本油液监测数据集的评价方法
4.1 小样本数据集的特点
4.2 数据的连续化处理
4.3 建议标准的建立
4.4 指标界限值的划分
4.5 指标可预测性的判定
4.5.1 指标对应时间序列的信息损失
4.5.2 相空间重构方法
4.5.3 基于Matlab的相空间分析模型
4.5.4 计算结果及分析
4.6 指标预测
4.6.1 不等间隔的时间序列预测
4.6.2 灰色系统方法和差分统计方法
4.6.3 基于Matlab的GM(1,1)模型
4.6.4 计算结果及分析
4.6.5 基于Matlab的差分统计模型
4.6.6 计算结果及分析
4.6.7 GM(1,1)模型和差分统计模型的互补预测方案
4.7 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望与不足
附录A 基于同胚映射的指标换算方法
附录B 基于计算几何的聚类算法Matlab代码
附录C 界限值划分评价方法可视化的Matlab代码
附录D 灰色系统GM(1,1)模型的Matlab代码
附录E 差分统计模型的Matlab代码
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号：3989331
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