收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于内积变换的机械故障特征提取原理与早期识别方法研究

冯坤  
【摘要】:本文针对关键机泵、燃气轮机、往复式压缩机风力透平等机械装备健康监控中的故障特征提取和早期识别问题,开展了理论、实验和工程应用研究。 在理论研究方面,本文在前人总结的内积变换和机械故障诊断关系的基础上,基于泛函分析中的Riesz表示定理和振动力学中的Duhamel积分原理,阐明了以下观点:(1)当且仅当机械故障特征提取采用了线性变换时,特征提取可以归结为内积变换;(2)线性机械系统的响应可以视为故障激振力与其物理响应函数的内积。此外,赋予信号处理理论中基于内积变换的框架和对偶框架关系式以物理意义,可作为机械故障动态信号特征提取的统一数学模型——内积变换模型。该模型在振动信号压缩、冲击性振动故障特征提取、往复机示功图故障特征提取三种场合下有不同的具体形式。 针对采油平台机泵和风力发电机组在线监测的大数据量——昂贵传输带宽的突出矛盾,研究了振动加速度信号压缩方法。提出了基于小波变换和最优稀疏表达的压缩方法。该方法可以视为内积变换模型在基于稀疏表达的加速度信号压缩情形下的具体形式。实验研究表明:基于sym8小波和匹配追踪(MP)的压缩方法具有相对最优的压缩效果。工程应用研究结果表明:该方法能够将振动加速度信号数据压缩至20%,且不丢失振动故障特征。为后续振动故障特征提取和早期识别打好了基础。 针对风力发电机组齿轮箱故障、机泵和双转子燃气轮机滚动轴承故障特征提取和早期识别,研究了它们机理上共有的冲击性。提出两种最优化参数的冲击性振动故障特征提取方法—最优高通滤波包络解调方法、最优反对称实Laplace(ARLW)小波滤波包络解调方法;并指出两种方法均为内积变换模型在冲击性特征提取时的具体形式。实验和工程应用研究表明:这两种方法对早期或微弱冲击性故障特征提取与识别性能相较传统高通滤波包络解调有提升。 针对往复式压缩机故障的示功图特征提取和早期识别,提出了基于Curvelet变换的往复压缩机故障示功图特征提取和基于支持向量机的故障识别方法。阐述了内积变换模型在该种情况下的具体物理意义。实验研究表明:Curvelet变换比一般小波变换能够更清晰地提取示功图特征,而结合支持向量机就能够自动检测不同往复机故障示功图间的差异;该结果可用于自动化示功图故障诊断,具有成为构建往复机故障诊断专家系统支撑技术的潜力。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 张丰功;;小波分析在机械故障诊断中的应用[J];重型机械科技;2007年01期
2 常广;张振乾;王毅;;高压断路器机械故障振动诊断综述[J];高压电器;2011年08期
3 王新峰;邱静;刘冠军;;基于核最优K-L变换的故障特征提取方法研究[J];机械科学与技术;2006年03期
4 游磊;方方;李平勇;胡俊;何攀;;轴流泵振动加速度状态监测诊断系统的研究与设计[J];四川大学学报(工程科学版);2011年S1期
5 崔晓静;黄晋英;;FASTICA算法在齿轮箱故障中的研究[J];煤矿机械;2011年01期
6 冮家贺;;往复机械故障分析及诊断方法[J];中国新技术新产品;2008年17期
7 陈长征,罗跃纲,张省,虞和济;基于小波分析的机械故障特征提取研究[J];机械强度;2001年01期
8 魏秀业;潘宏侠;黄晋英;王福杰;;基于粒子群优化的核主元分析的故障状态识别[J];机械科学与技术;2009年12期
9 骆平;范瑜;;基于RBFNN的高压断路器机械故障诊断系统[J];中国电力;2010年05期
10 鲍永国;;预防港口装卸机械故障的几点措施[J];中国港口;2006年05期
11 刘宇斌;;一种分阶段的高精度亚像素特征点提取方法[J];南华大学学报(自然科学版);2006年02期
12 肖超雄;许联军;;电动机之常见机械故障的维护与检修[J];四川建材;2006年03期
13 温永虹;;机械故障诊断对设备管理的影响研究[J];科技信息(学术版);2006年09期
14 楼天良;蒋惠忠;;一种适于高维时间序列的特征提取方法(英文)[J];浙江科技学院学报;2007年02期
15 汪蓓蓓;;机械故障的形成和特性分析[J];煤炭技术;2007年10期
16 胡敏;曾国强;;一种序列CCD星图中运动目标识别的稳健算法[J];装备指挥技术学院学报;2007年05期
17 李凯;秦江敏;杨军;;基于核规范主元分析法的雷达目标识别[J];空军雷达学院学报;2007年04期
18 王海军;王士伟;刘红敏;;人脸检测技术研究进展[J];河南机电高等专科学校学报;2007年06期
19 刘波;;工程机械故障预防措施[J];工程机械与维修;2008年03期
20 孙永;;模糊聚类分析在机械故障诊断中应用评述[J];云南农业大学学报;2008年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林土胜;赖声礼;;视网膜血管特征提取的拆支跟踪法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
2 钱小聪;郑宝玉;穆明鑫;;神经网络联机手写签名验证[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
3 张羽;汪源源;王威琪;余建国;林继耕;;狭窄血管多普勒信号特征提取的实验研究[A];21世纪医学工程学术研讨会论文摘要汇编[C];2001年
4 柳林霞;陈杰;窦丽华;;不变矩理论及其在目标识别中的应用[A];2002中国控制与决策学术年会论文集[C];2002年
5 杨日杰;施建礼;林洪文;;一种雷达视频回波特征提取方法研究[A];中国航空学会信号与信息处理专业全国第八届学术会议论文集[C];2004年
6 代克杰;张红梅;盛赛斌;;基于BP网络的故障特征提取方法研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
7 何新;史迎春;周献中;;一种基于独立分量分析的音频分类方法[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
8 朱晓霞;孙同景;陈桂友;;基于支持向量机理论的两级指纹分类实现方法[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
9 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;李兵;张周锁;袁静;;机械故障预示中的若干科学问题[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
10 范海宁;郭英;吴剑锋;陈志武;;基于小波包分解的声信号特征提取方法[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵志宏;基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D];北京交通大学;2012年
2 陈建国;基于独立分量分析的机械故障特征提取及分类方法研究[D];大连理工大学;2011年
3 冯坤;基于内积变换的机械故障特征提取原理与早期识别方法研究[D];北京化工大学;2012年
4 张旗;基于属性的图像分类研究[D];大连海事大学;2005年
5 张立福;通用光谱模式分解算法及植被指数的建立[D];武汉大学;2005年
6 苏彩红;墙地砖质量自动检测技术的研究[D];华南理工大学;2004年
7 宋余庆;医学图像数据挖掘若干技术研究[D];东南大学;2005年
8 宋晴;基于液滴分析技术和液滴指纹图的液体识别方法的研究[D];天津大学;2005年
9 吴婷;自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D];上海交通大学;2008年
10 孙真真;基于光学区雷达目标二维像的目标散射特征提取的理论及方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡小林;Hilbert-Huang变换的改进及其在机械故障特征提取中的应用[D];重庆大学;2010年
2 曾红梅;情绪图片视觉诱发EEG特征提取与分析[D];天津大学;2012年
3 雷自力;基于Pro/E的三维零件参数化建模和特征提取研究[D];华中科技大学;2011年
4 林少波;中文文本分类特征提取方法的研究与实现[D];重庆大学;2011年
5 黄健;履带式车辆微多普勒效应与特征提取[D];国防科学技术大学;2009年
6 赵蕾蕾;基于词和基本短语模式的特征提取方法[D];河北大学;2009年
7 栾岚;基于机理模型判据的图像中微弱特征提取方法研究及应用[D];东北大学;2009年
8 王菲;面向肺部CAD的特征提取、选择及分类方法研究[D];东北大学;2009年
9 郑睿;藻类细胞图像的特征提取与分类方法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
10 李仁杰;高分辨率SAR图像目标三维特征提取与建模[D];国防科学技术大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;驻伊美军承认:7日坠机确为敌方火力击落[N];新华每日电讯;2007年
2 王学俭;机械故障导致俄客机失事[N];工人日报;2008年
3 赵祖祥;饲料粉碎机机械故障的分析与处理[N];中国畜牧兽医报;2006年
4 黎晓伟;光驱的机械故障[N];中国电脑教育报;2004年
5 山东潍坊科技学院 韩瑞功 孙学英;三相异步电动机空载不转的机械故障[N];山东科技报;2002年
6 记者 高建华;五台“8·27”特大交通事故鉴定有果[N];山西日报;2005年
7 林黎民;屈梁生:机械故障不停机快速诊断[N];科技日报;2004年
8 燕海霞;王忆勤;李福凤;脉象信号研究日渐深入[N];中国医药报;2005年
9 新京;滑雪场机械故障游客受困缆车[N];华东旅游报;2007年
10 本报驻意大利记者 史克栋;机械故障还是自杀行为[N];人民日报;2002年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978