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《武汉理工大学》 2003年
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短信号分析技术及其在故障诊断中的应用

陈军  
【摘要】: 本文基于短信号分析技术,针对电液伺服道路模拟试验台运行状态监测和状态评价,对短信号的最大熵谱分析技术在自复杂非线性系统的实时在线故障诊断领域的应用进行了系统的理论和实验研究。 对短信号分析技术的算法进行深入研究。通过分析FFT算法的有限记录长度效应,从理论上揭示了传统谱估计算法产生频谱泄漏的本质原因。将自适应理论引入最大熵谱估计的算法研究中,提出带遗忘因子的基于最小平方准则的最大熵谱估计LSLL格梯型算法。 最大熵谱估计算法的定阶准则研究。定阶问题是最大熵谱分析的关键问题,针对短信号序列的特殊性,归纳出对短信号进行最大熵谱估计时,阶数选择的一般规律,给出定阶经验表达式。大量的试验与计算机仿真表明,该经验公式在短信号的分析中优于传统的信息量准则以及基于线性代数方法的奇异值分解(SVD)定阶算法。 基于TI公司的TMS320LF2407DSP芯片的硬件平台,开发了嵌入式的数据采集、最大熵谱分析以及中断方式数据通讯系统。以此作为下位机对设备运行状况进行实时分析与监测。 在故障诊断领域的应用研究方面,将的短信号最大熵谱分析与模糊推理、神经网络技术相结合,采用模糊神经网络对最大熵谱分析得到的特征向量进行自学习的模糊推理,能够准备识别故障类型。通过改进模糊神经网络诊断模型,建立RBF径向基函数组合子网络诊断系统,增强对故障分类的能力。利用功能层次分解策略,建立了电液伺服道路模拟试验台的故障诊断的多层次智能故障诊断系统,采用VC6.0开发工具,自主开发了具有实际应用价值的故障诊断软件FDDS。 计算机仿真和台架实验表明,所建立的“模块化”,多层次电液伺服道路模拟试验台的故障诊断系统具有结构简单、任务明确、实时性强等特点。下位机嵌入式系统能够实时分析数据,对短信号的分析精度能够满足故障诊断需要,上位机模糊神经网络诊断系统能够准确识别故障,对新故障具有自学习能力。该系统具有应用的灵活性和对实际系统的适应性,并且有利于对系统进行更深入的研究。
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