基于ar-svpmcd的多传感器信息融合故障诊断方法研究

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1、？来兩：ｋ聲硕±学位论文基于ＡＲ－ＳＶＰＭＣＤ的多传感器信息融合故障诊断方法研究专业名務：机械制造及其自动化研究生姓名：韩冰导师姓名：责民平教巧国家自然科学基金资助（５１０７５０７０）Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ－ＭｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｕｓｉｏｎＦａｕｌｔＤｉａｎｏｓｉｓＭｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｇＡＲ－ＳＶＰＭＣＤＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍ化ｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｋｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

2、ＢＹＨＡＮＢｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＪＩＡＭｉｎＰｉｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａ２０１５ｙ东南大学学位论文独创性黃明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巧工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明。与我

3、并表示了谢意。―（．研究生签名：日期：中１东南大学学位论文使用授枚寅明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内一致，容和纸质论文的内容相。除在保密期内的保密论文外允许论文被查阅和借阅，可Ｗ公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研巧生院办理。研巧生签名；＾导师签名；俺叫摘要＞基于ＡＲ－ＳＶＰＭＣＤ的多传感器信息融合故障诊断方法研究研究生姓名：韩冰导师姓名：贾民平教授学校名祿：东南大

4、学一旦，机械设备结构趋于连锁化，产品质量性能指标持续升高随着工业化的发展，一某环节出现故障，会导致整个生产链的断裂，产生巨大的损失。因此，机械设备的故障监测具有重大的工程实践意义。基于故障监测数据的复杂化、非线性化等特征，分别针对预测模型兀余、特征描述不充分和识别稳定性不够的缺陷，引入基于逐步变量预测模型的模式识别方法（简称ＳＶＰＭＣＤ）、时序分析ＡＲ模型、信息融合技术到故障诊断－ＭＣＤ的多传感器领域实现机械设备的状态监测，本文对基于ＡＲＳＶＰ信息融合故障诊断方法展开研究，相关工作如下：首先，针对变量预测模型在特征量较多的情况下会出现模型冗余

5、问题，导致信号特一征描述不够准确，识别率降低的缺陷，引入逐步回归分析，提出了种基于逐步变量预测模型＂的模式识别方法。通过对变量预测模型进行最优选择得到精简的逐步变量预测模型，提高了识别精度。仿真数据实验和机械故障实验验证了改进方法的有效性。其次，利用时序分析短序列动态建模与预测预报的优势，将ＡＲ模型与基于逐步变量预测模型的模式识别方法相结合一，提出了种基于时序分析和逐步变量预测模型的模ＡＲ－ＳＶＰＭＣＤ）式识别方法（简称。通过采用对被测信号进行ＡＲ建模后得到的自回归参数作为特征量训练逐步变量预测模型，大大提高了识别的精度。仿真数据实验和机械故

6、障实验验证了该方法的优越性。一最后，针对单传感器提供信息不全面和运行状态不确定的缺陷，引入多传感器信一息融合技术－，提出了种基于ＡＲＳＶＰＭＣＤ的多传感器信息顯合故障诊断方法。通过－ＡＲＳＶＰＭＣＤ－，再利用ＤＳ证方法得到初步诊断结果据理论进行融合决策诊断，提高了识别的稳定性。机械故障实验验证了该融合诊断方法的有效性。关键词：ＳＶＰＭＣＤ故障诊断：时序分化信息融合；？国家自然基金项目（Ｎｏ．５１０７５０７０）资助ＩＡｂｓｔｒａｃｔ－ｓｅｎｓｏｒｏｎＦｕｉｔｉＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｕｌｔｉＩｎ仿ｒｍａ村ｓｏｎＦａｕｌＤｉａｇｎ

7、ｏｓｓ＊Ｍｅ－ｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＡＲＳＶＰＭＣＤＢｙＨＡＮＢｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＪＩＡＭｉｎｉｎｐｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｌｏｎｇｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｍａｃｈｉｎｅｒｙｅｑｕｉｐｍｅｎｔｂｅｃｏｍｅｓｃｈａｉｎｉｎｇ，ｐｒｏｄｕｃｔｑｕａｌｉｔｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ，ｏｎｃｅｏｎｅｌｉｎｋｆａｉｌｓ，