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《郑州大学》 2010年
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基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究

李朋勇  
【摘要】: 高阶谱是处理非线性、非高斯性信号的有方工具。但传统高阶谱是以单通道信号来进行分析的,不能全面反映转子的空间振动信息,从而影响了故障诊断的准确性和可靠性。基于信息融合的全矢谱技术是全信息分析方法之一,它可以有效融合转子同一截面的双通道信号,真实反映转子的空间运转信息。基于此,本文将全矢谱技术引入到高阶谱分析中,对高阶谱方法进行了拓展,并提出了几种新的故障智能诊断方法,应用到了旋转机械故障诊断中。主要工作如下: 1、在高阶谱中,双谱阶次最低,并且具有高阶谱的所有特性。本文在简要介绍高阶谱理论的基础上,着重讨论了双谱的定义、性质、算法和物理意义,分析了传统单通道双谱分析存在的问题,指出了本文研究的出发点和必要性。 2、针对传统双谱分析存在的问题,将全矢谱技术引入到双谱分析中,提出了一种新的矢双谱分析方法,并对其定义、算法和性质进行了阐述。然后通过仿真和实验对这一方法进行了验证。结果表明,矢双谱方法能够有效融合双通道信号,更充分地反映信号中所包含的非线性特征信息,从而为下一步的故障诊断提供准确可靠的依据。 3、BP神经网络(BPNN)具有良好的推广能力和分类能力。本文论述了BP网络的结构和算法步骤,将矢双谱方法与之相结合,提出了矢双谱—BPNN故障诊断方法。该方法采用矢双谱对振动信号进行处理并提取特征向量,以此作为BP网络的输入参数进行训练和分类。实验结果表明,该方法是有效的。 4、支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法,它能够较好地解决小样本学习问题。基于此,提出了矢双谱—SVM故障诊断方法。将该方法应用于滚动轴承和齿轮箱的故障诊断中,结果表明,该方法可以有效提取振动信号的特征信息,提高SVM在诊断中的准确性。 5、支持向量数据描述(SVDD)是一种单值分类方法,可以解决故障诊断中故障样本缺乏的问题。本文结合双谱分析和支持向量数据描述的各自特点,先提出了一种基于双谱和支持向量数据描述的智能诊断方法——双谱—SVDD,实验表明,该方法是有效的。在双谱—SVDD方法的基础上,又进一步提出基于全信息的双谱支持向量数据描述方法——矢双谱—SVDD。齿轮箱实验研究表明,与传统双谱—SVDD方法相比,融合了转子双通道信息的矢双谱—SVDD方法的故障识别效果更为突出。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH165.3

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【引证文献】
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2 尚慧娟;面向全矢谱分析的转子动态故障特性研究[D];郑州大学;2012年
3 袁浩东;基于振动能量的故障诊断方法研究[D];郑州大学;2012年
4 王绍;全矢高阶谱分析关键技术研究[D];郑州大学;2013年
【参考文献】
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1 陆爽;基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别[J];轴承;2005年05期
2 黄竹青;改进的BP神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用[J];动力工程;2004年04期
3 李大卫,尹成,熊晓军,马洪艳;高阶谱混合方法地震子波估计及处理[J];地球物理学进展;2005年01期
4 张严,王树勋;非线性相位耦合的切片谱分析方法[J];电子学报;1998年10期
5 张严,王树勋,李生红;二次相位耦合的1维谱分析[J];电子学报;1996年04期
6 李中原;韩捷;李志农;;双谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J];中国工程机械学报;2005年03期
7 戈志华,李如翔,宋之平,杨玉华;基于 BP 网络的旋转机械故障诊断[J];华北电力大学学报;1998年02期
8 张明路,戈新良,唐智强,刘兴荣;多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势[J];河北工业大学学报;2003年02期
9 张志强,姚志远;时频分析及其应用[J];华东船舶工业学院学报(自然科学版);2002年04期
10 熊良才,史铁林,杨叔子;基于双谱分析的齿轮故障诊断研究[J];华中科技大学学报;2001年11期
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1 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
2 范波;基于Agent的多机器人信息融合与协调研究[D];西北工业大学;2004年
3 潘明清;基于支持向量机的机械故障模式分类研究[D];浙江大学;2005年
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1 彭备战;信息融合技术在设备故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2002年
2 毕果;矢谱分析关键技术与实践研究[D];郑州大学;2003年
3 李光鑫;基于小波变换的像素级图像融合算法的研究[D];吉林大学;2005年
4 王丽雅;基于信息融合的旋转机械全信息时频分析方法研究[D];郑州大学;2005年
5 姬中华;基于高阶统计量的机械故障分析识别方法研究[D];郑州大学;2005年
6 周辉;齿轮故障的特征提取与模式识别技术研究[D];郑州大学;2005年
7 潘玉娜;基于全信息的智能诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2006年
8 李中原;旋转机械矢双谱分析及故障诊断应用研究[D];郑州大学;2006年
9 李军伟;双谱分析新方法及其工程应用研究[D];郑州大学;2006年
10 李自国;基于支持向量数据描述的故障诊断方法研究[D];郑州大学;2007年
【共引文献】
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2 霍军;刘建平;;无线传感器网络在武警部队的应用[J];安防科技;2010年03期
3 胡林,胡刚,吴海燕;低温简单晶体摩尔熵的回归方程及人工神经网络表达[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年04期
4 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
5 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 王晓璐;刘海芳;王凡;;基于模糊专家系统的鱼疾病诊断方法[J];安徽农业科学;2008年09期
8 刘秋红;焦仁普;张钰;李娟;王哲;;基于产生式规则和归结原理的农业专家系统[J];安徽农业科学;2008年10期
9 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
10 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
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1 杨为民;李龙澍;;基于GIT的信息融合在农业信息中的应用[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 冯羽;马凤山;魏爱华;赵海军;郭捷;;灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(中)[C];2012年
3 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
4 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 王红霞;田国会;李晓磊;卜范骞;;基于地标信息融合的家庭环境机器人组合导航[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 王杰;基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断与评估研究[D];上海体育学院;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 张涛;GPS/SINS超紧密组合导航系统的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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1 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
6 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
7 蒲锰;非侵入式矿井提升机PLC电控系统实时故障诊断方法的研究[D];山东科技大学;2010年
8 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
9 焉杰;多传感器时滞系统信息融合及其仿真[D];山东科技大学;2010年
10 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 王璇,李春升,周荫清;多传感器信息融合技术[J];北京航空航天大学学报;1994年04期
2 陆爽;基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别[J];轴承;2005年05期
3 韩捷;王宏超;陈宏;巩晓赟;王植申;;滚动轴承故障的全矢小波分析[J];轴承;2011年03期
4 冯志鹏,杜金莲,宋希庚,迟忠先,葛玉林,孙玉明;粗糙集与神经网络集成在故障诊断中应用研究[J];大连理工大学学报;2003年01期
5 李录平,邹新元,晋风华,卢绪祥,黄树红;基于融合信息熵的大型旋转机械振动状态的评价方法[J];动力工程;2004年02期
6 李超;艾丽昆;刘延峰;顾文婷;;高速透平膨胀机叶轮动力学模态的有限元分析[J];动力工程学报;2010年03期
7 张严,王树勋;非线性相位耦合的切片谱分析方法[J];电子学报;1998年10期
8 张严,王树勋,李生红;二次相位耦合的1维谱分析[J];电子学报;1996年04期
9 李铮;武林俊;杨晓东;;周期图谱估计及其改进方法的Matlab仿真[J];电子质量;2010年07期
10 梁建文;尤红兵;;Dynamic stiffness matrix of a poroelastic multi-layered site and its Green's functions[J];Earthquake Engineering and Engineering Vibration;2004年02期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 许志兴;粗集理论的若干技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2001年
2 韩振南;齿轮传动系统的故障诊断方法的研究[D];太原理工大学;2003年
3 张燕平;汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究[D];华中科技大学;2006年
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1 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
2 朱明;基于信息熵的导航传感器故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 付阳;支持向量机并行训练算法与基于遗传算法的参数优化研究[D];南昌大学;2010年
4 左长青;基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究[D];郑州大学;2011年
5 张文军;全矢动平衡技术及应用研究[D];郑州大学;2011年
6 王宏超;基于全矢谱的旋转机械故障特征提取研究[D];郑州大学;2011年
7 杜威;旋转机械全息谱分析精度提高方法的研究[D];重庆大学;2011年
8 邱立鹏;设备剩余寿命的预测与分析[D];大连理工大学;2000年
9 毕果;矢谱分析关键技术与实践研究[D];郑州大学;2003年
10 赵妮;舰船噪声的非平稳非高斯特征提取方法研究[D];西北工业大学;2003年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 尚慧娟;面向全矢谱分析的转子动态故障特性研究[D];郑州大学;2012年
2 王东方;面向云计算的设备故障诊断系统关键技术研究[D];郑州大学;2012年
3 杨才源;离散全矢谱校正方法及工程应用研究[D];郑州大学;2013年
4 侯亚丁;基于疲劳理论和能量分析的机械设备寿命预测方法研究[D];郑州大学;2013年
5 王绍;全矢高阶谱分析关键技术研究[D];郑州大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李凯,黄厚宽;支持向量机增量学习算法研究[J];北方交通大学学报;2003年05期
2 刘云峰,刘凡军,缪栋;基于Internet的远程故障诊断系统[J];兵工自动化;2004年02期
3 毛士艺,赵巍;多传感器图像融合技术综述[J];北京航空航天大学学报;2002年05期
4 蒋宏,吴立疆;基于双谱重构的图像降噪[J];北京航空航天大学学报;2005年03期
5 王璇,李春升,周荫清;多传感器信息融合技术[J];北京航空航天大学学报;1994年04期
6 马祥华,沈水福,布昭元;齿轮故障诊断专家系统[J];北京科技大学学报;1994年05期
7 崔岩梅,倪国强,钟堰利,王毅,钮永胜;利用统计特性进行图像融合效果分析及评价[J];北京理工大学学报;2000年01期
8 倪国强,梁好臣;基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究[J];北京理工大学学报;2001年05期
9 戴忠健,苏利敏;基于遗传算法的网络故障诊断专家系统的设计与实现[J];北京理工大学学报;2005年01期
10 蒋晓瑜,高稚允,周立伟;基于小波变换的多分辨图像融合[J];北京理工大学学报;1997年04期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 马笑潇;智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究[D];重庆大学;2002年
2 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
3 郭业才;基于高阶统计量的水下目标动态谱特征增强研究[D];西北工业大学;2003年
4 赵冲冲;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[D];西北工业大学;2003年
5 马良玉;结合仿真技术的电站热力系统故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2004年
6 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
7 陆爽;基于现代信号分析和神经网络的滚动轴承智能诊断技术研究[D];吉林大学;2004年
8 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
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1 毕果;矢谱分析关键技术与实践研究[D];郑州大学;2003年
2 赵明岩;驱动桥疲劳试验技术研究及试验台系统软件开发[D];浙江大学;2003年
3 符新伟;基于高阶统计量和小波分析的特征提取[D];西北工业大学;2004年
4 杨春燕;基于全信息技术的远程诊断关键技术研究[D];郑州大学;2004年
5 邓继雄;基于高阶统计量的舰船目标分类方法研究[D];西北工业大学;2005年
6 李长柏;基于高阶谱和循环谱的舰船噪声多源特征分离研究[D];西北工业大学;2005年
7 聂琨坤;独立分量分析及其在数据挖掘中的应用[D];电子科技大学;2005年
8 潘玉娜;基于全信息的智能诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2006年
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6 张继武,郑崇勋;局灶性脑缺血脑电信号的双谱分析[J];航天医学与医学工程;1998年02期
7 王扬,朱贻盛,古红;利用双谱分析法检测心室纤颤信号[J];上海交通大学学报;1999年03期
8 孙云岭,朴甲哲,张永祥;基于瞬时转速和双谱的内燃机故障诊断研究[J];内燃机学报;2004年03期
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10 杨江天,陈家骥,曾子平;双谱分析及其在机械诊断中的应用[J];中国机械工程;2000年04期
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1 刘东红;张永顺;陈志杰;程俊斌;;基于时域双谱的超宽带雷达目标特征提取[A];通信理论与信号处理新进展——2005年通信理论与信号处理年会论文集[C];2005年
2 郭龙祥;梁国龙;惠俊英;王新勇;;双谱在组合传感器信号线谱检测中的应用研究[A];2001年全国水声学学术会议论文集[C];2001年
3 何展翔;王绪本;;双谱或互双谱在电磁测深数据处理中的可能应用[A];中国地球物理.2003——中国地球物理学会第十九届年会论文集[C];2003年
4 江南;黄建国;黄清;;基于互相关函数的频域实现时延估计器[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
5 刘晓梅;黄宜坚;陈俊杰;;高阶谱分析在磁流变阻尼器分中的应用[A];中国化学会、中国力学学会第九届全国流变学学术会议论文摘要集[C];2008年
6 俞建宝;;基于双谱信号重构的物探数据插值方法[A];中国地球物理·2009[C];2009年
7 张大洲;董建华;顾汉明;;双谱时频分析方法在岩溶探测中的应用[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
8 张广智;印兴耀;吴国忱;张繁昌;;应用双谱求取地震子波的相位谱[A];1996年中国地球物理学会第十二届学术年会论文集[C];1996年
9 石殿祥;;三谱域相位重构的一种新算法[A];1998年中国地球物理学会第十四届学术年会论文集[C];1998年
10 陈奎孚;黄清;张森文;;插值FFT的随机噪声问题[A];随机振动理论与应用新进展——第六届全国随机振动理论与应用学术会议论文摘要集[C];2008年
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1 正唯;清瓷款识中的御制诗文[N];美术报;2004年
2 戴白夜;山野菊香自芬芳[N];中国文化报;2004年
3 肖 轶;青铜重器花落神秘买家[N];中国商报;2006年
4 双鱼一生;“北京病人”的有病呻吟[N];中国邮政报;2003年
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1 廖学军;基于高分辨距离像的雷达目标识别[D];西安电子科技大学;1999年
2 李伟;地面场景光学图像辅助导航技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
3 巩晓赟;基于全矢谱的非平稳故障诊断关键技术研究[D];郑州大学;2013年
4 兰涛;托卡马克边缘等离子体中测地声模带状流的实验研究[D];中国科学技术大学;2008年
5 李亚峻;地震勘探子波估计、面波消减新技术研究[D];吉林大学;2007年
6 郑海波;非平稳非高斯信号特征提取与故障诊断技术研究[D];合肥工业大学;2002年
7 文康珍;基于映射与双谱的绝缘子信息提取故障诊断的理论与方法[D];华中科技大学;2010年
8 赵慧敏;柴油机非稳态振动信号分析与智能故障诊断研究[D];天津大学;2010年
9 周雁冰;基于高阶统计量的齿轮传动系统故障特征提取方法研究[D];华北电力大学;2013年
10 陈华伟;低空目标声测无源定向理论与算法研究[D];西北工业大学;2004年
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1 吉宏宇;基于高阶谱的时延估计方法研究[D];吉林大学;2004年
2 唐路;基于双谱散射模型的裸土壤湿度微波遥感反演研究[D];清华大学;2004年
3 万小磊;常规雷达目标双谱特征分析及应用[D];西安电子科技大学;1999年
4 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
5 张文学;基于高阶统计量的地震数据随机噪声衰减方法[D];吉林大学;2007年
6 袁菁;软件无线电中的调制解调与调制识别[D];四川大学;2006年
7 宋世军;混响背景下目标回波的检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
8 张晓云;高阶统计量在水雷目标特征提取中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 迟新刚;缝洞储层地震识别方法研究[D];成都理工大学;2003年
10 黄健英;信号高阶谱分析及在地震勘探中的应用[D];成都理工大学;2006年
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