文档介绍：基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断研究长沙理工大学硕士学位论文墓塞拄学校代号:学位申请人姓名逢欣星廑明珐能遂生动杰王程堂院动左扭越丞工程菽论文答辩日期生菌丞遮学号:密级:公开指导教师所在学院专业名称论文提交日期答辩委员会主席
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导师签名:砷献学作者签名:董袭秫作者签名:纂毫朴日期:沙月≯日学位论文版权使用授权书长沙理工大学学位论文原创性声明日期:绰嵩鹿喝日期:来跄阹月多/日集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均年解密后适用本授权书。本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《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。本学位论文属于⒈C芸冢⒉槐C躣。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊ⅲ
摘要随着旋转机械向大型化、精密化和自动化的方向发展,有效的旋转机械故障诊断可以保证系统可靠和安全的运行,具有非常重要的价值。轴承作为旋转机械中最常用的零部件,其稳定性直接影响旋转机械的性能。旋转机械轴承故障诊断技术可以保证设备的正常持续运行,避免经济损失和重大事故发生,为此研究旋转机械轴承故障诊断技术具有深远意义。论文总结了旋转机械轴承主要故障及故障原理,阐述了小波包分析法和小波包能量特征提取方法,针对现有旋转机械轴承故障诊断方法以最小化诊断错误率为目标,不能有效的避免故障带来损失的缺点,结合代价敏感学习的研究方向,本文提出一种基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断方法。分析了基于贝叶斯决策理论的代价敏感学习的基本原理,在此基础上采用代价敏感的布雷格曼散度作为神经网络的目标函数,对样本后验概率进行精确的估计,设计基于果表明与基于重取样和基于欠取样的代价敏感分类器相比,该基于代价敏感布雷格曼散度的分类器能够有效的降低误分类代价,同时保证分类的正确率。采用小波包分析旋转机械轴承在正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障四种模式和基于欠取样的代价敏感故障诊断方法,该方法有效地降低了轴承故障误诊断代价,同时保证诊断正确率。总结了旋转机械轴承代价敏感故障诊断有待于完善和进一步研究的问题。论文所做的工作对旋转机械轴承故障诊断具有重要的参考价值。关键字:旋转机械轴承;故障诊断;代价敏感;布雷格曼散度;神经网络;小波包分析代价敏感布雷格曼散度的分类器。然后对菘庵腥鍪菁辛朔抡媸笛椋下振动信号,提取各频带的相对小波包能量,作为基于代价敏感布雷格曼散度的分类器的输入向量,对旋转机械轴承的故障进行模式识别和分类,结果表明,对比基于重取样
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目录第三章基于代价敏感布雷格曼散度的分类方法研究第一章绪论第二章旋转机械轴承故障机理及特征提取方法摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一.;⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..轴承的振动机理及故障频率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笱楦怕使兰啤代价敏感布雷格曼散度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.勖舾胁祭赘衤⒍鹊纳杓啤基于代价敏感布雷格曼散度的分类器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒍鹊姆掷嗥鳌仿真分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.课题的来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..课题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..轴承的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。轴承故障形式及机理分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯