基于alpha稳定分布的约束ica诊断方法研究

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1、硕士学位论文基于Alpha稳定分布的约束ICA诊断方法研究RESEARCHONTHEMETHODOFCONSTRAINEDINDEPENDENTCOMPONENTANALYSISDIAGNOSISBASEDONALPHASTABLEDISTRIBUTION扈丹丹哈尔滨工业大学2016年12月万方数据国内图书分类号：TP277学校代码：10213国际图书分类号：621.7密级：公开工程硕士学位论文基于Alpha稳定分布的约束ICA诊断方法研究硕士研究生：扈丹丹导师：于刚副教授申请学位：工程硕士学科：机械工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2016年12月授予学位单位：哈尔

2、滨工业大学万方数据ClassifiedIndex:TP277U.D.C:621.7DissertationfortheMaster’sDegreeofEngineeringRESEARCHONTHEMETHODOFCONSTRAINEDINDEPENDENTCOMPONENTANALYSISDIAGNOSISBASEDONALPHASTABLEDISTRIBUTIONCandidate:HUDandanSupervisor:AssociateProf.YuGangAcademicDegreeAppliedfor:Master’sDegreeofEngineeringSp

3、eciality:MechanicalEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:December,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近年来，随着科学技术的不断进步和工业需求的不断发展，生产设备的安全性和高效性等要求越来越受到重视。关键设备的故障不仅会影响整个生产过程的进行，还有可能对生产工人的安全造成威胁。因此，对关键设备的状态监测和故障诊断是十分有必要的。旋转机械故

4、障诊断通常以振动信号为载体，通过各种现代信号处理手段发掘其中的故障信息。通过传感器采集到的振动信号是多个振动源信号的混合，如何从这些复杂的混合信号中提取有用的信息，是迫切需要解决的主要问题。本课题以旋转机械的代表——齿轮箱为研究对象，研究了齿轮箱内主要部件的振动机理，以及振动信号传递和混合的形式。根据线性瞬时混合模型，使用独立成分分析（IndependentComponentAnalysis）的理论框架，建立了新的故障诊断方法。本课题探讨了使用Alpha稳定分布模型对故障信号进行建模的合理性，以及使用稳定分布参数对信号非高斯性进行描述的可行性，建立了基于分数低阶统计量的

5、独立性测度，选用遗传算法作为优化算法，设计n维旋转矩阵的更新迭代方式，从而建立了基于Alpha稳定分布参数的ICA方法。并在此基础上，综合两类先验信息，分别从混合矩阵角度和信号时域特性角度考虑，建立了空间约束条件和时间约束条件，并形成了基于α独立性测度的空间约束ICA方法和混合约束ICA方法，最后使用仿真信号验证了其有效性。从含有不同故障类型的齿轮箱动态模拟实验平台上采集多路振动信号，检验了基于α独立性测度的ICA方法、空间约束ICA方法和混合约束ICA方法的性能和效率。最后，分别从直观的频谱图和客观评价参数两方面进行评价，并与传统的ICA方法进行对比分析。关键词：独立

6、成分分析；Alpha稳定分布；约束独立成分分析；故障诊断-I-万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears,withthecontinuousprogressofscienceandtechnologyandthecontinuousdevelopmentofindustrialdemand,therequirementsaboutsafetyandefficiencyoftheproductionequipmentattachmoreandmoreattention.Failuresofcriticalequipmentwillno

7、tonlyaffecttheentireproductionprocess,butalsomayposeathreattothesafetyoftheproductionworkers.Therefore,theconditionmonitoringandfaultdiagnosisofkeyequipmentisverynecessary.Faultdiagnosisofrotatingmachineryisusuallybasedonthevibrationsignal,whichthroughavarietyofmodernsign