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《中国科学技术大学》 2007年
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多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究

何清波  
【摘要】: 本论文以设备状态的精确诊断为研究目标,着眼于多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究,通过分析正在发展中的主分量分析(PCA)、独立分量分析(ICA)、核主分量分析(KPCA)和盲源分离(BSS)等四种多元统计分析方法在该应用领域中的研究现状,把此方面的研究统一于了三个子体系下:高阶统计信息提取、多元冗余特征融合、多维测量信号分离,并分别就有关问题进行了深入的研究。 第一个方面是基于ICA的理论,以一维或多维测量信号为处理对象,提取测量信号的高阶统计信息来有效表证设备的状态特征。本文主要引入并拓展了ICA提取一维振动信号高阶统计信息及其应用的研究,该高阶统计信息揭示了振动信号的本质属性,具有很好的应用前景。这里提出了一种新的基于ICA的瞬态检测方法,显示了优于其他传统方法的效果;提取了一种新的ICA基滤波相关特征参数,可以有效表征状态类别信息。 第二个方面是利用PCA、ICA和KPCA等分析方法的信息挖掘及降维作用,从时域、频域、时频域等多个原始特征中提取新的更加敏感稳健的统计结构,来表达和分类设备模式。本文主要研究了基于KPCA的非线性特征提取技术,提取的特征在特征空间具有非常好的聚类效果,然后研究了基于KPCA的非线性特征子空间构建,来有效表达和分类设备状态。本文还着重研究了多元统计特征提取中的特征评价和选取技术,提出了一些新的理论想法,解决了多元统计特征进行设备状态分类的效益最大化问题。 第三个方面是利用盲源分离(BSS及ICA)的思想对多维测量信号进行处理,以获得反映某个或每个设备部件的信号、分离提取某些信号分量、或者仅仅消去噪声的影响。本文基于盲源分离技术进行了设备多维振动信号的振动分量分离探讨,首先验证了线性ICA方法对复杂振动信号分离效果并不太理想,然后基于盲卷积分离模型主要研究了振动信号中瞬态分量(循环平稳成分、瞬时冲击成分等)与噪声分量的分离与提取。 此外,以上研究都建立在了实验验证基础上,本论文采用了两个实验,一个是通过振动信号分析的汽车齿轮箱的状态监测,另一个是运用噪声信号分析的内燃机轴承的磨损诊断。本文研究表明,多元统计分析能够提取反映设备状态的敏感可靠的特征信息,对精确诊断具有非常重要的意义。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TH165.3

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
2 刘永斌;基于非线性信号分析的滚动轴承状态监测诊断研究[D];中国科学技术大学;2011年
3 李孟麟;融合叶尖定时信号的旋转机械转子故障诊断技术研究[D];天津大学;2011年
4 杨燕;基于主分量和独立分量分析的结构信号处理和损伤识别研究[D];武汉理工大学;2008年
5 谢春丽;核动力装置数据融合智能诊断系统应用研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
6 张超;基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D];西安电子科技大学;2012年
7 李鹏;多尺度分析方法在旋转机械状态监测中的应用研究[D];中国科学技术大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 王子玉;基于小波分析的滚动轴承故障特征提取技术[D];中国科学技术大学;2011年
2 周方明;基于分形分析的轴承故障状态分类研究[D];中国科学技术大学;2011年
3 王诗彬;瞬态成分建模与参数辨识方法及其旋转机械故障诊断应用研究[D];苏州大学;2011年
4 金未平;独立分量分析在车辆状态监测中的应用研究[D];合肥工业大学;2010年
5 龚海健;变转速下旋转机械瞬态特征表示和提取与故障诊断研究[D];苏州大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 焦卫东;基于独立分量分析的旋转机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2003年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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4 苏中元;贾民平;;专家系统及其在齿轮箱故障诊断中的应用[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
5 高庆华;李建华;侯建党;;基于小波分解和PCA的人脸识别[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
6 刘直芳;张继平;游志胜;;有限制的MFA-ICA的算法及其在特征提取中的应用[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
7 黄海舟;;贝叶斯网络用于汽轮机组工频振动诊断[A];2007年鄂、皖、苏、冀四省电机工程学会汽轮机专业学术研讨会论文集(湖北卷)[C];2007年
8 韩明;孙京诰;;基于PCA和SVM算法的带式输送机跑偏故障诊断研究[A];上海市化学化工学会2010年度学术年会论文集(自动化专题)[C];2010年
9 张伟;韩亮;吴玉林;;水电机组状态监测及数据分析软件系统的研制[A];全国大中型水电厂技术协作网第二届年会论文集[C];2005年
10 张伟;韩亮;陈斌;张俊华;;基于CPLD控制的水电机组在线监测系统数据采集卡设计[A];全国大中型水电厂技术协作网第二届年会论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
2 张之猛;水声信号处理中的盲解卷积技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
4 吕宁;基于数据驱动的故障诊断模型及算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 王宇;机械噪声监测中盲信号处理方法研究[D];昆明理工大学;2010年
6 郑华文;核电站松动件定位方法的研究[D];浙江大学;2010年
7 沈路;数学形态学在机械故障诊断中的应用研究[D];浙江大学;2010年
8 曾庆虎;机械传动系统关键零部件故障预测技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
9 勾轶;基于免疫算法和多传感器信息融合的电机故障综合诊断方法研究[D];沈阳工业大学;2010年
10 单光坤;兆瓦级风电机组状态监测及故障诊断研究[D];沈阳工业大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王春华;基于盲源分离的肺音信号提取研究[D];山东科技大学;2010年
2 李卫鹏;正交小波变换支持向量数据描述方法在故障诊断中的应用研究[D];郑州大学;2010年
3 刘卫兵;基于局域均值分解的机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
4 张晓冬;基于全矢谱的智能诊断技术研究[D];郑州大学;2010年
5 樊碧波;基于全矢谱的故障预测关键技术研究[D];郑州大学;2010年
6 赵利华;旋转机械故障机理与轴心轨迹识别方法研究[D];大连理工大学;2010年
7 张亮;风力发电机组齿轮箱早期故障诊断方法研究[D];大连理工大学;2010年
8 王若冲;船舶动力设备振动评估及故障特性提取研究[D];大连理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杜修力;何立志;侯伟;;基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法[J];北京工业大学学报;2007年03期
2 宋友,柳重堪,李其汉;基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究[J];北京航空航天大学学报;2003年01期
3 李洪;孙云莲;;基于EMD虚拟通道的ICA算法在信号消噪中的应用[J];北京邮电大学学报;2007年05期
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6 李志华,段发阶,方志强;一种新型高速旋转叶片振动测量传感器的研究[J];传感技术学报;2005年01期
7 方志强;段发阶;张玉贵;叶声华;;非接触式高速旋转叶片振动测量新技术的研究[J];传感技术学报;2007年04期
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10 范影乐;李谷;刘亚景;杨勇;;基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究[J];传感技术学报;2008年01期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 韩清凯;张红军;黄振东;闻邦椿;;基于Kalman滤波的机械系统微弱突变振动信号的检测方法[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭富强;多尺度线调频基稀疏信号分解及其在齿轮箱故障诊断中的应用[D];湖南大学;2010年
2 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
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4 刘永斌;基于非线性信号分析的滚动轴承状态监测诊断研究[D];中国科学技术大学;2011年
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8 沈继红;灰色系统理论预测方法研究及其在舰船运动预报中的应用[D];哈尔滨工程大学;2002年
9 郭瑜;基于时—频分析的虚拟式旋转机械特征分析仪系统的研究[D];重庆大学;2003年
10 王宇华;高速旋转叶片振动叶端定时测量方法和系统研究[D];天津大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
2 孙宇扬;叶尖定时旋转叶片测振信号获取及处理技术研究[D];天津大学;2004年
3 方志强;叶尖定时传感器及叶片振动信号处理技术的研究[D];天津大学;2004年
4 赵明;基于案例推理的机车故障诊断专家系统研究[D];中南大学;2004年
5 费致根;Bayes网络在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2004年
6 谢春丽;船用核动力装置数据融合的故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
7 宋红英;基于蚁群神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究[D];中国农业大学;2005年
8 刘邈;神经网络与专家系统集成的船用核动力故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
9 梁萌;汽轮机故障诊断技术研究[D];大庆石油学院;2005年
10 李昊;基于小波循环自相关分析方法的滚动轴承振动信号处理技术的研究[D];中南大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 刘永阔;谢春丽;夏虹;;基于数据挖掘的核动力装置故障数据处理及属性约简算法研究[J];核动力工程;2010年05期
2 贾莹;段玉波;;基于主分量特征与独立分量特征的人脸识别[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2010年02期
3 徐千;程秀芳;侯娅品;;基于小波分析的滚动轴承故障诊断研究[J];机械工程师;2012年02期
4 侯国平;马萱;唐茗;;改进SVM模型在轴承故障诊断中的应用研究[J];机械设计与制造;2012年09期
5 张睿凡;孔凡让;;基于谱峭度法的滚动轴承故障诊断研究[J];现代制造工程;2012年06期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 李孟麟;融合叶尖定时信号的旋转机械转子故障诊断技术研究[D];天津大学;2011年
2 步贤政;Inconel601镍基高温合金激光焊接的研究[D];天津大学;2011年
3 隋文涛;滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究[D];山东大学;2011年
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8 张超;基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D];西安电子科技大学;2012年
9 李鹏;多尺度分析方法在旋转机械状态监测中的应用研究[D];中国科学技术大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 苏阳;数据驱动滚动轴承故障诊断研究[D];沈阳大学;2012年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 胡劲松;面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D];浙江大学;2003年
2 冯长建;HMM动态模式识别理论、方法以及在旋转机械故障诊断中的应用[D];浙江大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 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
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1 张朝众;机械系统故障特征信息提取的独立分量分析方法研究[D];国防科学技术大学;2003年
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7 高建龙;机车电子柜运行状态监测诊断系统研究[D];西南交通大学;2006年
8 隆刚;船舶液压系统故障诊断及状态监测的研究[D];大连海事大学;2000年
9 刘云;目标定向及多波束实现[D];西北工业大学;2002年
10 李永进;基于小波分析的故障诊断系统的研究与实现[D];武汉科技大学;2005年
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