文档介绍：博士学位论文基于核方法的旋转机械故障诊断技术与模式分析方法研究作者姓名:蒋玲莉学科专业:机械电子工程学院怠⑺:机电工程学院指导教师:刘义伦教授副指导教师:李学军教授论文答辩日期::答辩委员会主席褂拢航淘中南大学二。一。年十一月
作者签名:邋导师签名:乏丝￡绉期:型锬甏栽隆D作者签名:盗笪差关于学位论文使用授权说明墨:年丛月三日原创性声明』痳/本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共日期:本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有
摘要时,建议取高斯核参数晓。旋转机械是国民经济支撑行业中广泛使用的关键性核心设备,开展旋转机械故障诊断技术研究,对于确保此类设备安全、可靠、高效、长周期、满负荷、优质运行,避免巨大的经济损失和灾难性事故的发分析过程,以支持向量机为代表的核方法带来了模式分析领域的第三独立成分分析、核聚类、核判别取B畚奈坪方法及其在旋转机械故障诊断中的应用而展开,主要研究内容包括:嫦蚝朔椒ㄓτ玫男;嫡穸藕挪杉朐ご以机械故障综合模拟实验台为平台,设计了旋转机械典型故障振动测试实验,并采集了数据。提取时域统计特征、小波包分解和经验模态针对讨幸撞哂郔的不足,提出改进椒ā小波包去噪后,以妹扛觥甀与分解前信号的相关系数作嫦蛐;倒收险锒系腒瞬问叛∮胂敕椒ㄑ芯揭示了核函数及核参数对性能影响规律,发现无论选用高斯核还是多项式核,累计贡献率大于暮酥鞒煞指鍪婧瞬数的增大而递减,最终呈收敛状态;选用高斯核的,其核主成分具有更好的聚类性能,对没有任何先验知识的特征向量执行提出了基于的信号消噪方法,克服滤波、小波消噪等常用消噪方法需要先验知识,给实际应用带来困难的不足。通过相空间重构将一维观测信号扩展为多维向量,再执行,提取核主成分,生,具有极大的经济、社会意义。旋转机械故障诊断过程实质是模式次革命,该类方法通过核函数将原始空间数据隐式映射到特征空间,在特征空间寻找线性关系,实现非线性问题的高效求解。旋转机械发生的故障常常呈现出非线性行为,核方法特别适用于旋转机械故障诊断与模式分析问题的处理。典型的核方法除支持向量机褂泻酥鞒煞址治、核分解所得不同频段的能量、熵和能量熵特征、时序特征、关联维特征,构成个旋转机械故障特征库,为核方法应用研究提供数据基础。为判断依据,剔除冗余龆岢泄收险锒鲜道砻鞲梅椒ǹ有效提取微弱信号故障特征频率。博十学伶论文摘要
实现信号消噪,整个过程无需任何先验知识。仿真与滚动轴承振动信号消噪实例验证了方法的有效。贙男;倒收闲藕畔胗胩卣魈崛提出了基于的信号消噪方法,通过引入适配噪声分量,将一维观测信号扩展为多维向量,再执行,实现信噪分离,达到消噪目的。消噪过程不受信噪比影响,具有其它消噪方法无法比拟的优势。转子不平衡振动信号的消噪实例验证了方法的有效性。定义了旋转机械卣髁浚挡庑藕欧治霰砻鱇对滚动轴承与齿轮故障均具有有较好的识别性,可作为敏感特征量用于故障诊断。核劾嗟男;倒收险锒提出了:劾喾ā⒒诟呓桌刍康腁问兰疲:类法,滚动轴承故障诊断与性能退化评估实例验证了方法的有效性。提出了基于双谱分布区域的匹配聚类方法,有效克服了传统基于谱图频率峰值的故障诊断方法容易受混频干扰的不足,滚动轴承与齿轮的故障诊断实例验证了方法的有效性。提出了两种核聚类方法,重点研究了初始核聚类中心、及进一步个传轮的信号传感有极关键核聚博宦畚摘要
.,Ⅺ,,琣閏粼補甌瑃甀琭,,琹,產,.,....瑃博士学位论文
时.,—琣痶,甇瑃琩,.。甀猟甦.,痶—瓼..甌....
螩,琲··,’.,甊,猻,甀,,,博十学位论文Ⅲ’’