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《燕山大学》 2006年
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信息熵分析方法研究及其在故障诊断中的应用

林洪彬  
【摘要】:随着工业生产自动化程度的日益提高,机械系统结构日趋复杂,对设备故障诊断提出的要求也越来越高。信号特征的有效提取成为故障诊断关键技术之一。为解决复杂机械系统中信号特征的提取问题,本文采用信息熵分析方法,对机械信号特征提取和定量评价方法进行研究。 首先,在查阅大量国内外相关文献的基础上,分析故障诊断领域中信息熵分析方法的研究现状和存在问题,研究结合小波分析和奇异谱分析的多分辨率奇异谱熵模型和计算方法,对多分辨率奇异谱熵模型进行优化。 其次,针对传统信息熵方法在突变信息特征提取中存在的不足,对传统信息熵模型进行改进和完善,研究用于评价信号能量分布特征的信息概率计算方法,并以此为基础构建复杂度信息熵模型,以实现信号复杂性特征的定量描述。进一步,针对故障状态下信号的耦合特性,运用信息传递特性分析方法,提出有向信息传递指数及计算方法,用于评价信号间的信息关联特性。以理论分析和对比实验相结合的方式对上述分析方法进行信号特征提取可行性进行验证。 最后,以旋转实验平台测试信号为研究对象,分析转轴裂纹、转子局部碰摩、支撑轴承座松动三种状态下的信号特征,采用复杂度信息熵和信息传递分析方法进行特征描述。通过实验分析验证本文方法在系统故障诊断中的有效性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18

【参考文献】
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