收藏本站
《湖南大学》 2005年 博士论文
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究

杨宇  
【摘要】:机械设备的诊断过程包括诊断信息获取、故障特征信息提取和状态识别三部分。其中,故障特征提取和状态识别是诊断的关键。本文将时频分析的新方法—经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和模式识别的新技术—支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合应用于旋转机械故障诊断当中。EMD方法基于信号的局部特征时间尺度,可把信号分解为若干个内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,分解出的各个IMF分量突出了数据的局部特征,对其进行分析可以更准确有效地把握原数据的特征信息。此外,由于每一个IMF所包含的频率成分不仅仅与采样频率有关,更为重要的是它还随着信号本身的变化而变化,因此EMD方法是一种自适应的时频局部化分析方法,它从根本上摆脱了Fourier变换的局限性,具有很高的信噪比,非常适用于非平稳、非线性过程。针对旋转机械故障振动信号的非平稳特征,本文将EMD方法引入旋转机械故障特征提取当中,对其基本理论进行了研究,对其边界效应提出了解决方案,并在此基础上提出了五种基于内禀模态函数的故障特征提取方法。支持向量机有比神经网络更好的泛化能力,且能保证找到的极值解就是全局最优解,同时它还较好地解决了小样本的学习分类问题。针对机械故障诊断中难以获得大量典型故障样本的实际情况以及支持向量机优良的分类性能,本文采用支持向量机作为分类器对旋转机械的工作状态和故障类型进行了分类,并对支持向量机在小样本故障诊断中的应用进行了较为全面的研究。对实验数据的分析结果表明,EMD和SVM相结合可有效地应用于旋转机械故障诊断当中。 本文主要工作包括: (1)讨论了传统时频分析方法在信号处理中的应用,指出了其缺陷,并在此基础上介绍了时频分析的新方法—Hilbert-Huang变换,它包括EMD方法和Hilbert变换两部分。对仿真信号的分析结果表明,EMD方法的分解效果优于小波方法;Hilbert谱具有比小波谱更高的分辨率;Hilbert-Huang变换所得到的Hilbert边际谱具有比FT谱更高的分辨率。 (2)采用EMD方法和Hilbert变换对信号进行时频分析时会产生边界效应,针对这一问题,本文采用径向基函数网络对信号进行了延长。对仿真信号的分析结果表明,该延拓方法能有效地抑制边界效应。 (3)在分析传统统计模式识别方法和人工神经网络分类器的缺陷的基础上,针对机械故障诊断中难以获得大量典型故障样本的实际情况以及支持向量机优良的分类性能,将支持向量机引入旋转机械故障诊断当中。采用神经网络和支持向量机两种技术进行了小样本试验研究,研究结果表明支持向量机无论在训练速度


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 韩永章;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究[J];科技信息;2010年12期
2 申宇燕;康熊;刘峰;;基于HMM的客车转向架故障诊断与应用[J];铁道机车车辆;2006年04期
3 吴峰崎;孟光;孙旭;荆建平;;基于声信号三维谱分析的转子故障特征提取的实验研究[J];机械强度;2006年03期
4 潘玉娜;韩捷;李志农;;旋转机械诊断中的矢功率谱-模糊C均值聚类方法[J];汽轮机技术;2006年03期
5 许焕新,田沛,许小刚;小波包分析在汽轮机故障诊断中的应用[J];电力科学与工程;2005年03期
6 潘明清,周晓军,杨辰龙,庞茂;基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别[J];传感技术学报;2005年02期
7 张君;王金平;朱波;;旋转机械振动信号处理中的滤波及特征提取技术[J];南京工程学院学报(自然科学版);2009年03期
8 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
9 郝志华;关榆君;马孝江;;基于经验模式分解的时频重排方法及其应用[J];测试技术学报;2007年01期
10 王胜春;韩捷;李志农;李剑峰;;基于TVAR的自适应时频分析及在故障诊断中的应用[J];轴承;2007年06期
11 董辛旻;韩捷;石来德;尹献德;;基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究[J];汽轮机技术;2009年05期
12 董辛旻;韩捷;石来德;;双截面信息融合在故障诊断中的应用[J];汽轮机技术;2010年01期
13 苏咏梅;王振宇;;旋转机械常见故障机理研究[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年04期
14 周成容,杨大地;基于模糊神经网络的设备故障诊断分析[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2005年03期
15 于晓红,张来斌,王朝晖;基于振动频谱分析的注气压缩机故障诊断[J];石油矿场机械;2005年05期
16 牛培峰;张君;邹刚;;小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究[J];仪器仪表学报;2007年01期
17 马辉;赵鑫;赵群超;闻邦椿;;时频分析在旋转机械故障诊断中的应用[J];振动与冲击;2007年03期
18 卢艳军;孟凡龙;李一波;;机电设备故障诊断中的模式识别技术[J];机械设计与制造;2009年03期
19 赵发刚;陈进;董广明;;匹配追踪在齿轮故障诊断中的应用[J];上海交通大学学报;2009年06期
20 李允公;张金萍;戴丽;张占一;刘杰;;基于听觉模型ZCPA的故障诊断特征提取方法研究[J];中国机械工程;2009年24期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 吴峰崎;孟光;张桂才;;基于高级统计量的碰摩不对中故障特征提取[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
2 陈长征;勾轶;唐任远;;基于小波包频带能量分析的电机振动故障信号特征提取[A];先进制造技术论坛暨第二届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2003年
3 郝如江;冯志鹏;褚福磊;;数学形态滤波器设计及应用研究[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅰ)[C];2008年
4 李晋;皮亦鸣;;基于原子分解的微多普勒特征分析[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
5 臧先峰;张正道;白瑞林;彭竹苗;;基于小波分析的故障特征提取研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
6 杜栓平;曹正良;;时间—频率域特征提取及其应用[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年
7 潘宏侠;黄晋英;毛鸿伟;刘振旺;;基于粒子群优化的故障特征提取技术研究[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
8 潘宏侠;黄晋英;毛鸿伟;刘振旺;;基于粒子群优化的故障特征提取技术研究[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年
9 李强;郑水英;刘淑莲;;几种改进BP算法在旋转机械故障诊断中的比较[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
10 王晓丽;周浔;韩现刚;;小波变换和神经网络在机械故障诊断中的应用[A];2009全国虚拟仪器大会论文集(二)[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨宇;基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
2 张君;小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
3 程军圣;基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
4 曹龙汉;柴油机智能化故障诊断技术研究[D];重庆大学;2001年
5 徐德友;粗集信息分析在故障诊断中的应用及自修复飞行控制系统效能评估[D];南京航空航天大学;2002年
6 孙真真;基于光学区雷达目标二维像的目标散射特征提取的理论及方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2001年
7 刘思远;信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断理论方法及实验研究[D];燕山大学;2010年
8 李文军;多小波和小波神经网络构造及其在电弧故障诊断中的应用研究[D];吉林大学;2008年
9 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
10 唐静远;模拟电路故障诊断的特征提取及支持向量机集成方法研究[D];电子科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 肖圣光;基于虚拟仪器的轴心轨迹分析仪的研制[D];重庆大学;2009年
2 张庆涛;离心压缩机智能故障诊断方法研究[D];大庆石油学院;2006年
3 林洪彬;信息熵分析方法研究及其在故障诊断中的应用[D];燕山大学;2006年
4 彭辉燕;基于HHT的故障诊断时频分析[D];电子科技大学;2010年
5 李君;基于变换域分析的发动机异响故障诊断研究[D];吉林大学;2006年
6 王思俊;基于时频分析的扬声器故障在线检测方法研究[D];天津科技大学;2008年
7 刘宏昱;基于HOC虚拟仪器的机械传动故障诊断系统研究[D];西北工业大学;2006年
8 吴敏;人脸时变特征提取与核非线性分类算法研究[D];贵州大学;2008年
9 李艳妮;旋转机械故障机理与故障特征提取技术研究[D];北京化工大学;2007年
10 白维峰;基于全信息的机械故障特征提取方法研究[D];郑州大学;2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年
2 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年
3 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年
4 孙建阳 刘波;小型渔船柴油机故障诊断与排除[N];中国渔业报;2008年
5 见习记者 仝亚娜;孙彦广:冶金故障诊断设备前景广阔[N];机电商报;2005年
6 陈全东;干式复合“粘边”故障诊断[N];中国包装报;2003年
7 小田;网卡故障诊断[N];中国电脑教育报;2000年
8 龚献荣;大型天然气装置实现网络化监测[N];中国化工报;2005年
9 周传勇 杜慧;济钢网络化设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];世界金属导报;2008年
10 汤怀京;WLAN也有“线”[N];中国计算机报;2004年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978