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《中南大学》 2010年
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基于核方法的旋转机械故障诊断技术与模式分析方法研究

蒋玲莉  
【摘要】:旋转机械是国民经济支撑行业中广泛使用的关键性核心设备,开展旋转机械故障诊断技术研究,对于确保此类设备安全、可靠、高效、长周期、满负荷、优质运行,避免巨大的经济损失和灾难性事故的发生,具有极大的经济、社会意义。旋转机械故障诊断过程实质是模式分析过程,以支持向量机为代表的核方法带来了模式分析领域的第三次革命,该类方法通过核函数将原始空间数据隐式映射到特征空间,在特征空间寻找线性关系,实现非线性问题的高效求解。旋转机械发生的故障常常呈现出非线性行为,核方法特别适用于旋转机械故障诊断与模式分析问题的处理。 典型的核方法除支持向量机(SVM),还有核主成分分析(KPCA)、核独立成分分析(KICA)、核聚类(KC)、核Fish判别(KFD)等。论文围绕核方法及其在旋转机械故障诊断中的应用而展开,主要研究内容包括: 1.面向核方法应用的旋转机械振动信号采集与预处理 以机械故障综合模拟实验台为平台,设计了旋转机械典型故障振动测试实验,并采集了数据。提取时域统计特征、小波包分解和经验模态分解所得不同频段的能量、熵和能量熵特征、时序特征、关联维特征,构成11个旋转机械故障特征库,为核方法应用研究提供数据基础。 针对EMD过程中易产生冗余IMF的不足,提出改进HHT方法。小波包去噪后,以EMD所得每个IMF与分解前信号的相关系数作为判断依据,剔除冗余IMF,滚动轴承故障诊断实例表明该方法可有效提取微弱信号故障特征频率。 2.面向旋转机械故障诊断的KPCA核参数优选与消噪方法研究 揭示了核函数及核参数对KPCA性能影响规律,发现无论选用高斯核还是多项式核,累计贡献率大于0.85的核主成分个数均随核参数的增大而递减,最终呈收敛状态;选用高斯核的KPCA,其核主成分具有更好的聚类性能,对没有任何先验知识的特征向量执行KPCA时,建议取高斯核参数σ≥25。 提出了基于KPCA的信号消噪方法,克服滤波、小波消噪等常用消噪方法需要先验知识,给实际应用带来困难的不足。通过相空间重构将一维观测信号扩展为多维向量,再执行KPCA,提取核主成分,实现信号消噪,整个过程无需任何先验知识。仿真与滚动轴承振动信号消噪实例验证了方法的有效。 3.基于KICA的旋转机械故障信号消噪与特征提取 提出了基于KICA的信号消噪方法,通过引入适配噪声分量,将一维观测信号扩展为多维向量,再执行KICA,实现信噪分离,达到消噪目的。KICA消噪过程不受信噪比影响,具有其它消噪方法无法比拟的优势。转子不平衡振动信号的消噪实例验证了方法的有效性。 定义了旋转机械KIC特征量,实测信号分析表明KIC对滚动轴承与齿轮故障均具有有较好的识别性,可作为敏感特征量用于故障诊断。 4.基于(核)聚类的旋转机械故障诊断 提出了EMD-模糊聚类法、基于高阶累积量的AR参数估计-模糊聚类法,滚动轴承故障诊断与性能退化评估实例验证了方法的有效性。 提出了基于双谱分布区域的匹配聚类方法,有效克服了传统基于谱图频率峰值的故障诊断方法容易受混频干扰的不足,滚动轴承与齿轮的故障诊断实例验证了方法的有效性。 提出了两种核聚类方法,重点研究了初始核聚类中心、及进一步核聚类中心的确定方法,实例验证了方法的有效性。 5.基于SVM与多振动信息融合的旋转机械故障诊断 提出了基于SVM的多振动信息融合旋转机械故障诊断方法,多个传感器的单一特征量的SVM融合可实现较高精度的滚动轴承与齿轮的故障诊断。 研究了基于基座的旋转机械故障诊断,SVM对基座多传感器微弱信号执行信息融合,有效实现转子裂纹与滚动轴承的故障诊断。基座传感器安装方式具有通用性,可克服现场传感器安装不便等问题,具有极大的应用推广前景。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH165.3

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【引证文献】
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1 王冬云;转子-轴承故障诊断方法研究[D];燕山大学;2012年
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3 肖海兵;基于能量耗损的机械设备故障诊断理论与方法研究[D];华南理工大学;2013年
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1 雷宏;基于核方法的ACS600变频器IGBT故障诊断[D];东北大学;2012年
2 郝晓鹏;基于核函数的FPSO生产流程故障检测方法研究[D];天津理工大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 王玉蓉;曾松伟;;分形在现代农业工程中的应用现状与展望[J];安徽农业科学;2012年17期
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2 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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4 苏俊杰;钟秋海;许继平;;基于自适应遗传算法的径向基函数网络的呼吸周期预测研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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6 ;Fault Diagnosis for Power Unit Based on Wavelet Packet PCA-SVM[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 李健宝;彭涛;;基于EMD与相关性分析的滚动轴承智能故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 张文广;史贤俊;肖支才;李新;;基于RBF神经网络的导弹舵机系统故障检测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 张博闻;祁炜;杨冬;唐小程;宋执环;;基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 冯志鹏;陈衍娟;马飞;刘立;郝如江;褚福磊;;基于集合经验模式分解的滚动轴承故障诊断研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
2 杨莉;基于可持续发展的我国电源结构优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 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
4 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 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
8 张泽宝;空间数据库的索引技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 王兴梅;水下声纳图像的MRF目标检测与水平集的轮廓提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 孙丽娟;基于煤矿瓦斯监测数据的煤与瓦斯突出预警技术研究[D];河南理工大学;2010年
3 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 张莉;n-GaAs中的混沌研究[D];长春理工大学;2010年
5 张磊涛;HHT在结构健康监测中的应用研究[D];浙江理工大学;2010年
6 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
7 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
8 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
9 张娓娓;焦炭生产过程质量模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年
10 韩冬振;远程诊断中心的设计与实现[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高立新;吴丽娟;张建宇;;基于EMD解调方法的齿轮早期故障诊断[J];北京工业大学学报;2009年07期
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3 刘芳;陈英茂;白净;;基于医学图像处理的放射性药物内照射剂量计算[J];北京生物医学工程;2007年02期
4 曹会志;王晨;罗述谦;;结合蚁群算法的Snake模型的医学图像分割方法[J];北京生物医学工程;2007年03期
5 李辉;张安;徐琦;黄治军;;连续小波变换在传感器故障诊断中的应用[J];传感技术学报;2005年04期
6 潘明清;周晓军;吴瑞明;雷良育;;基于主元分析的支持向量数据描述机械故障诊断[J];传感技术学报;2006年01期
7 谢芳芳;章兢;郑剑;;基于支持向量机故障诊断方法[J];传感器世界;2006年04期
8 李志农;王心怡;张新广;;基于核函数主元分析的滚动轴承故障模式识别方法[J];轴承;2008年06期
9 杨杰;郑海起;刘晓平;王彦刚;;多尺度柔性形态滤波在轴承故障诊断中的应用[J];轴承;2011年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 厉成恩;高速柴油机缸套—活塞环监测诊断技术试验研究[D];武汉理工大学;2011年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王晓云;基于支持向量机的优化在图像分类中的应用研究[D];上海交通大学;2013年
2 张丽娜;振动筛在线故障诊断系统研究与应用[D];陕西科技大学;2013年
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【二级参考文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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2 盖强;局域波时频分析方法的理论研究与应用[D];大连理工大学;2001年
3 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
4 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
5 吴涛;核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
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7 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
8 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
9 何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 尹安东;汽车变速箱齿轮故障模糊聚类诊断技术的应用研究[D];合肥工业大学;2002年
2 赵道利;水电机组振动故障的信息融合诊断与仿真研究[D];西安理工大学;2004年
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6 宋国清;;小波-神经网络在故障诊断中的应用[J];山西电子技术;2008年03期
7 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
8 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
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10 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
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6 段晓钢;殷甦;刘德武;;旋转机械故障在线监测与诊断的研究与应用[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年
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10 代克杰;张红梅;盛赛斌;;基于BP网络的故障特征提取方法研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
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3 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
4 陈平;旋转机械故障诊断量子神经计算技术研究[D];重庆大学;2007年
5 胡爱军;Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2008年
6 周雄;基于GA-NN的旋转机械故障逐次诊断研究[D];重庆大学;2008年
7 吕蓬;旋转机械故障模式识别方法研究[D];华北电力大学(北京);2010年
8 许琦;粗糙集理论在旋转机械故障诊断技术上应用的研究[D];南京工业大学;2003年
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1 狄雪兰;基于本体的旋转机械故障诊断知识建模研究[D];湖南科技大学;2011年
2 梁晓华;基于参考独立分量分析的旋转机械故障信号提取[D];哈尔滨工业大学;2010年
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5 练晓婷;旋转机械故障早期识别方法研究与应用[D];大连理工大学;2013年
6 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
7 雷文平;旋转机械故障可视化和预测方法的研究[D];郑州大学;2003年
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9 吴振生;基于模糊多属性决策的旋转机械智能诊断系统[D];北京化工大学;2006年
10 陈超;旋转机械转子早期故障诊断方法的研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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