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《华南理工大学》 2012年
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基于ISOMAP的机械故障诊断方法研究与应用

尹焕  
【摘要】:智能机械故障诊断方法研究一直是机械诊断领域研究的热点问题。随着人工智能、计算机软件技术、现代传感器技术以及现代信号处理技术的飞速发展,大型机械设备的故障诊断信号数据集呈现出维数高、随机性强、数据量大的典型特点。在保证数据间的几何关系和距离测度不变的前提下,将原始数据对应的高维空间的流形映射至低维空间,可以减少相关计算量,找出关键特征,全面提高故障诊断效率。 针对机械故障信号高维数、时变性、非线性和非高斯分布特征,本文利用流形学习理论中改进之后的ISOMAP算法对机械故障信号数据集进行非线性降维处理,使得故障数据更加易于分类。论文研究的重点是深入分析经典ISOMAP算法的原理和计算过程,明确经典算法应用到机械故障领域的局限性,提出了一种适用于机械故障诊断有监督的快速ISOMAP算法,利用改进的算法对故障数据进行非线性降维,将降维之后的数据分为训练数据集和测试数据集,用训练数据集对支持向量机进行训练,然后利用训练之后的支持向量机对测试数据集进行预测,实现故障诊断和分类。 论文的主要内容包括: (1).探讨ISOMAP算法应用在机械故障诊断领域中存在的问题,包括噪声问题,参数的优化选择问题以及算法的泛化能力。 (2).针对ISOMAP算法应用到机械故障诊断领域存在的问题,对经典ISOMAP进行改进,提出有监督的快速ISOMAP算法,采用美国西储大学的电机轴承故障数据,对提出的新算法进行验证。 (3).利用汽车传动试验台对汽车变速箱进行无故障、齿轮点蚀和齿轮剥落模拟试验,在时域分析、频域分析和小波分解无法准确迅速进行故障诊断的情况下,将提出的改进ISOMAP算法应用到齿轮故障诊断中,并与传统方法进行对比,证明了该方法在齿轮故障诊断中有效性和优越性。 改进之后的ISOMAP算法能够有效约简故障数据维数、找出本征维数,这将会大大缩短计算时间,利于数据分类,提高故障诊断效率和正确率。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH165.3

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