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《华南理工大学》 2011年
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基于独立分量分析的汽车变速器故障模式识别方法

潘威  
【摘要】:汽车变速器早期故障特征不明显,故障信号微弱且容易淹没在强噪声中,使得常规诊断方法无法有效提取故障信息,且难以同时对多类故障模式进行有效识别。因此,开展早期故障智能诊断方法的研究工作具有重要的意义。 独立分量分析(ICA)是近几年发展起来的基于信号高阶统计特性的人工智能方法,可以从多个混合信号中分离出源信号,同时也可用于信号特征提取,降低信号特征的维数,消除冗余特征的影响。通过对Laborelec实验室的齿轮故障数据进行特征提取后与支持向量机(SVM)相结合实现故障分类识别,并与PCA-SVM方法进行了比较,验证了ICA-SVM方法的有效性。 针对ICA特征提取方法仅适用于线性环境下的问题,将核函数与ICA相结合提出了基于核独立分量分析(KICA)的故障特征提取方法。在理论上讨论了KICA方法,并将其与SVM结合应用到Laborelec实验室的试验数据实现特征提取和分类,分类结果显示该方法优于传统的KPCA特征提取方法。 结合试验,将KICA特征提取方法应用于汽车变速器的故障模式识别。利用自动变速器模拟故障数据验证了所提方法的有效性,并与SVM方法、PCA-SVM方法、ICA-SVM方法和KPCA-SVM方法进行了比较,结果表明KICA-SVM优于其他方法。在手动变速器上模拟了齿轮早期点蚀和早期剥落故障,并对变速器在各状态下的振动信号进行了时域和频域分析,分析了早期故障预报存在一定的困难。将各方法用于早期故障预报,结果显示,无论是对单通道信号还是多通道信号分析,相对于其他方法,都证明了KICA-SVM方法在早期故障预报中的优越性能。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U463.212;U472;TN911.7

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