文档介绍：南京航空航天大学
硕士学位论文
基于Hilbert谱图特征和野点检测的旋转机械故障智能诊断
姓名:谭真臻
申请学位级别:硕士
专业:安全技术及工程
指导教师:陈果
20100101
摘要在现代化生产中,机械设备的结构日趋复杂,一旦某个零部件出现故障,就容易引发链式反应,导致整个设备损坏,因此机械设备的故障诊断技术越来越受到重视。任何机械设备在动态下都会产生一定的振动,当设备发生异常或故障时,振动将会发生变化,一般表现为振幅加大,并表现出很强的非线性和非平稳性,这一特点使从振动信号中获取诊断信息,实现智能诊断变为可能。本文针对转子实验器的振动信号,进行了基于淄继卣骱鸵暗慵觳獾男机械故障智能诊断研究,主要工作如下:一、介绍了旋转机械故障诊断的背景和意义,并综述了旋转机械故障诊断的研究现状和发展概况,特别是对基于时频分析的旋转机械故障诊断方法进行了简要说明,经过几种方法的对比,表明了浠辉谛;倒收险锒现械挠旁叫浴二、研究了狧变换的基本理论,包括经验模态分解方法的原理、流程和特点,浠辉砑胺抡嫘藕诺腍准扑悖约癏变换中存在的问题和改进方三、利用型转子故障模拟实验台采集转子故障信号,然后对信号进行变换处理,得到了故障信号的祝⑹褂肞方法进行故障信号椎奶卣魈崛四、针对实际设备故障数据较少的现状,提出利用野点检测方法对滋卣鹘蟹掷啵并利用粒子群算法对野点检测模型参数进行优化,得到了模型的最优参数,并利用实验数据进关键词:狧变换,经验模态分解,祝鞒煞址治觯卣魈崛。暗慵觳猓南京航空航天大学硕士学位论文法,通过对仿真信号的分析,表明了瓾方法对信号分解的有效性。行了分析和验证,表明了该方法的有效性。粒子群算法,故障诊断。
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作者签名:窆睦月期:塑丝:幽承诺书≥∥/∥唷本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均己在文中以明确方式标本人授权