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1、分类号:TH165+.3学校代号:10490学号:201002031公开武汉工程大学硕士学位论文基于粒子群算法和小波理论的机械故障诊断作者姓名:张琰指导教师姓名、职称:陈汉新教授申请学位类别:工学学科专业名称:化工过程机械研究方向:故障诊断与预测论文提交日期:2013年4月10日论文答辩日期:2013年5月25日学位授予单位:武汉工程大学学位授予日期:年月日答辩委员会主席:罗亚波万方数据MechanicalFaultDiagnosisbasedonParticleSwarmOpitimizationandWaveletTheoryAThesisSubmittedf
2、ortheDegreeofMasterMajor:ChemicalProcessMachineryCandidate:ZhangYanSupervisor:ProfessorChenHanxinAssociateProfessorCaiHongtaoWuhanInstituteofTechnologyWuhan,Hubei430073,P.R.China万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个
3、人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:张琰2013年5月30日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解我校有关保留、使用学位论文的规定,即:我校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅。本人授权武汉工程大学研究生处可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密Ο,在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密√。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:张琰指导教师签名:陈汉新、蔡洪涛2013年5月30日20
4、13年5月30日万方数据万方数据摘要摘要粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种基于群体智能的优化方法。算法主要利用生物群体内个体的协作与竞争等复杂的行为产生群体智能,并为工程优化问题提供高效的解决方法。在优化过程中,首先将工程问题转化为简单的数学模型,充分了解该数学模型的具体涵义以及模型中各参数的意义和取值范围;然后对粒子群优化算法所涉及的参数进行初始化,提出基于该工程问题的适应度函数;最后根据适应度函数的精度评价优化参数,直至满足适应度函数的精度。与传统优化算法相比,粒子群优化算法在多维函数寻优方面有着算法简单,参
5、数少,收敛速度快等优点,故在工程实践中有着广泛的应用。本文在研究粒子群优化算法理论的基础上,结合小波理论,将这种算法应用于齿轮箱的故障信号识别中。针对齿轮箱故障信号所表现出的非线性和非平稳性,本文运用自适应Morlet小波建立振动信号的数学模型,旨在提取故障信号的特征信息。自适应小波变换(AdaptiveWaveletTransform,简称AWT)确保粒子群算法所优化的模型参数和自适应小波函数的参数是一一对应的,为高精度的时频分析提供了理论依据。基于对粒子群优化算法和小波理论的应用研究,本文首先对原始信号进行希尔伯特变换,获得信号包络。再利用Morlet小波函数
6、建立信号包络的数学模型,确定待优参数。然后运用本文提出的粒子群优化算法和最小均方误差(LeastMeanSquareError,简称LMSE)求出数学模型的参数并优化,将所得参数反代入信号模型中得到模型信号。最后使用自适应连续小波变换对齿轮箱的故障状态进行诊断评估。结果表明基于粒子群算法和小波理论的方法对齿轮箱的故障诊断是有效的。本文集成了粒子群优化算法的参数优化效用和小波理论的时频分辨能力,提出了基于粒子群算法和小波理论的机械故障诊断方法,它能很好地对五种齿轮的损坏程度进行识别。通过对同一种裂纹故障类别下的不同齿轮损坏程度进行识别表明所提出的故障诊断方法是有效且
7、可靠的。研究结果同时也对粒子群优化算法和小波理论在其他领域的应用提供了一种新的思路。I万方数据武汉工程大学硕士学位论文关键词:粒子群优化算法;小波理论;齿轮箱;故障诊断II万方数据ABSTRACTABSTRACTParticleswarmoptimization(PSO)isanoptimizationtechniquebasedonswarmintelligence.Thealgorithmprovidesefficientsolutionsforoptimizationproblemsthroughintelligencegeneratedfromcomple
8、xacti
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