基于粒子滤波的齿轮箱故障诊断

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4、授申请学位：工学硕士学科：工学专业：机械电子工程所在学院：能源动力与工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TM311U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringFaultDiagnosisofGearboxBasedonParticleFilterCandidate：LiNanSupervisor：AssociateProcessor.HuAijunSchool：SchoolofEnergy，PowerandMechanicalEngineeringDate

5、ofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要如果系统是非高斯、非平稳的，粒子滤波能够表现出极佳的优越性。依据粒子滤波的上述特性，本文提出了一种利用粒子滤波对齿轮箱振动信号进行降噪的新方法：在相同条件下，对同一故障的振动信号进行两次测量，将两次测量结果分别作为粒子滤波状态方程的估计值和量测方程的观测值；针对齿轮箱工作的实际情况，将齿轮箱振动信号的噪声定义为一定范围的随机噪声，利用奇异值降噪原理从故障振动信号中提取噪声信号，明确

6、噪声的最大值和最小值，确定噪声的波动范围；联合提取的噪声信号范围以及两次测量结果构造信号的状态方程和量测方程，从而实现对信号的降噪处理。奇异谱熵，功率谱熵，小波能谱熵分别能够从时域和频域反映信号的分布特征，故本文提出可以利用振动信号的三种熵值作为特征向量进行模式识别。粒子群算法搜索速度较快，相关参数较少，但同时容易陷入局部最优和早熟收敛，不能得到全局最优。针对粒子群算法的缺陷，本文对其进行了下述改进：状态超限后对其进行初始化，基于个体最优状态对全局最优进行变异。文章将改进后的粒子群算法应用于支持向量机的参数优化中，并将优化后的支持向量机应用到了齿轮箱故障诊断中。关键词：齿

7、轮箱，粒子滤波，粒子群算法，支持向量机I华北电力大学硕士学位论文AbstractInthenon-gaussianandnonlinearsystem,Particlefilterhasshowedgreatsuperiority.AccordingtothecharacteristicsofPF,anewmethodwasputforwardinwhichPFwasappliedingearboxvibrationsignalsfornoisereduction:twomeasurementsaremadeonthesame