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《郑州大学》 2010年
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基于Volterra级数模型辨识的旋转机械故障诊断方法研究

唐高松  
【摘要】: 本文在国家自然科学基金(50775208)和河南省教育厅自然科学基金(2008C460003,2006460005)资助下,研究了基于Volterra级数模型的非线性系统辨识的旋转机械故障诊断方法,并进行了仿真与实验研究,取得了一些创新性成果,本文的主要内容包括: 第一章,论述了本课题提出的意义,综述了非线性系统辨识的研究现状,并对基于非线性分析的故障检测与诊断的发展以及国内外的研究应用现状做了阐述。提出了本论文的主要内容与创新之处。 第二章,论述了非线性Volterra级数模型理论,给出了Volterra级数的时域表示形式与频域表示形式以及性质。然后,讨论了基于非线性分析的故障检测与诊断理论,本章的内容是是整篇论文的理论基础。 第三章,针对一般的最小二乘法在辨识Volterra级数时存在计算量大,数据存储空间占用多的不足,研究了基于递推最小二乘的Volterra级数模型辨识方法,并应用到旋转机械故障诊断中。该方法利用递推求逆的方法避免了对观测矩阵直接求逆,减小了计算量。实验研究了转子从正常状态到碰摩状态下Volterra级数核的变化,结果表明,该方法有着较快的收敛速度和收敛精度,取得了较好的辨识效果。 第四章,论述了蚁群优化(ACO)的基本理论和算法,鉴于蚁群优化的强大搜索能力,在求解优化问题方面表现出突出的优越性,在此,将蚁群优化引入到基于Volterra级数模型的非线性系统辨识中,提出了基于ACO的Volterra时域核辨识方法,并给出了实现的步骤,仿真结果表明,不论是在无噪声的干扰下,还是在有噪声的干扰下,Volterra核参数的辨识都具有很好的收敛性、辨识精度和鲁棒抗噪性能。最后,将提出的方法应用到转子系统故障诊断中,实验结果表明Volterra时域核(即广义脉冲响应函数)能明显反映系统发生的变化,可有效地区分正常与故障状态。 第五章,针对基于蚁群优化的Volterra级数模型的非线性系统辨识方法中存在的不足,即蚁群中多个个体的运动是随机的,且当群体规模较大时,要找出一条较好的路径需要较长的搜索时间,提出了一种基于自适应蚁群优化(AACO)的Volterra核辨识方法。并给出了算法的具体实现步骤,同时,与相应的基于蚁群优化(ACO)的Volterra核辨识方法进行了对比分析。仿真研究表明,不论是在无噪声的干扰下,还是在有噪声的干扰下,基于自适应蚁群优化的Volterra核辨识算法与基于蚁群优化的Volterra核辨识算法都能得到非常好的辨识精度和鲁棒抗噪性能,从收敛曲线来看,即使在噪声的干扰下,两种辨识方法的收敛过程平稳,然而,相对来说,本文提出的基于自适应蚁群优化的Volterra核辨识算法的收敛速度快于基于蚁群优化的Volterra核辨识算法。最后,将提出的方法应用到转子碰摩故障系统中,实验结果进一步验证了提出的方法的有效性。 第六章,对本文的工作进行了总结,并对Volterra级数理论在旋转机械故障检测与诊断领域的应用提出了新的展望。
【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

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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