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时间:2018-11-06
《基于粗糙集理论和人工神经网络滚动轴承故障诊断硕士论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页1llI—————鼍置皇置暑詈皇—詈詈皇詈詈詈舅詈詈摹曼量_詈詈皇皇—_鼍皇皇篁置__詈毫詈篁——_皇置曩量——■—置曼暑—摹詈__日皇兽詈皇量皇■-.摘要随着现代机械设备日趋大型化、精密化和自动化,有效的机械故障诊断作为系统可靠和安全运行的保障,具有非常重要的价值。滚动轴承因摩擦力小、装配方便等优点成为机械设备中最常用的零部件,其稳定性直接影响设备的性能。对滚动轴承实施状态监测与故障诊断,对避免经济损失和重大事故发生有重大意义。在滚动轴承故障诊断中,振动分析是最常用和
2、有效的方法。掌握滚动轴承振动机理,确定振动信号测定方式,模拟滚动轴承内圈、外圈故障后,构建故障诊断实验系统。本文采集并处理振动信号,从时域、频域和时频域分析并提取反映滚动轴承运作状态的特征向量。其中,基于经验的模态分解根据自身时间尺度特征分解信号,具有高信噪比和自适应性,在非线性、非平稳信号的分析和处理上占有很大优势;小波分析采用变化的窗函数实现局部化的频率分析,具有多分辨特性,广泛应用于信号的降噪和压缩,从小波能量的角度出发,可以挑选感兴趣的分层进行分析;小波包分析是小波分析的延伸与拓展,实现高频和低频
3、的同步分解,提高时频分辨率,更具应用价值。粗糙集理论是人工智能领域中处理不完备、不精确信息的软计算方法,在知识挖掘、决策分析等领域有着广泛的应用。在滚动轴承故障诊断中,保证诊断精度不变的情况下,粗糙集能有效地减少特征维数,保留核属性,减小计算量和不确定因素的影响,降低故障诊断系统的复杂度与规模。人工神经网络模拟人脑结构和功能,是强大的信息处理系统,具有高度自适应性、并行处理方式、自我学习和归纳的能力。通过学习和训练,神经网络由故障症状推断故障产生原因,实现滚动轴承故障诊断和模式识别。本文采用三种方法对比实
4、现轴承故障诊断。第一,将归一化的特征向量导入训练好的神经网络,实现滚动轴承故障诊断;第二,建立粗糙集分类器,通过自学习实现滚动轴承状态分类;第三,将粗糙集作为前端数据预处理器,’实现数据离散、属性约简和决策规则的生成,优化的特征参量作为神经网络的输入。结果表明,粗糙集和神经网络相结合的故障诊断系统准确率和效率明显提高。本文的重点是实现敏感特征向量的有效提取,灵活运用粗糙集理论预处理特征,消除冗余信息,防止信息爆炸,结合神经网络容错和泛化能力强的优势,有效地实现滚动轴承故障诊断。同时,粗糙集理论作为全新的特
5、征降维技术,在智能化故障诊断领域都有着广泛的应用和发展。关键词:滚动轴承:故障诊断:经验模态分解;小波分析;小波包分析;粗糙集;人工神经网络一一...。。要塞奎望奎耋堡圭堡茎苎三丝兰垒-目——————』坠AbstractAs也emodemmechanicalequipmentincreasinglybecomehuge·size,precisenessandautomatization,e任Iectivefaultdiagnosishasgreatvalueforthereliableandsafeope
6、rationofthemec:hanicalsystem.Rollingbearingisoneofthemostordinarypansinmechanicalm妣e.ithaS也eadvantagesofsmallfriction,easyassemblingandSOon,anditsrunningstatIlsisdirectlyrelatedtotheperformanceofmachineoperation.Therefore,applyingconditionmonitoringandfau
7、ltdiagnosisfortherollingbearingisextremelyessential,esDeciallyfortheavoidingofeconomiclossesandhappeningofmajoraccidents·Vibrationanalysisisthemostcommonlyusedandeffectivewayofrollingbearingf-aultdiagnosis.Tohavetheknowledgeofvibrationmechanism,confirmthe
8、methodforthemeasureofvibrationsignal,simulaterollingbearingfaultfromtheinnerringtOouterrmg,也encons仃uctt11efaultdiagnosisexperimentalsystem.Aftergatheringandprocessingthevibrationsignal,analysisandextracttheeigenvect
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