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时间:2019-03-13
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1、学校代号10532学号S12021017分类号TH165.3密级公开硕士学位论文变量预测模型模式识别方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用学位申请人姓名李永国培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称杨宇教授学科专业机械工程研究方向设备状态监测与故障诊断论文提交日期2015年5月18日学校代号:10532学号:S12021017密级:公开湖南大学科学硕士学位论文变量预测模型模式识别方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用(国家自然科学基金项目,项目号:51175158,51375152)学位申请人姓名:李永国导师姓名及职称:杨宇教授培养单位:机械与运载工程学院专业名称:机械工程论
2、文提交日期:2015年5月18日论文答辩日期:2015年5月23日答辩委员会主席:于德介教授VariablePredictiveModelbasedClassDiscriminateanditsApplicationinFaultDiagnosisofRollerBearingbyLIYongguoB.E.(ShandongAgriculturalUniversity)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinVehicleE
3、ngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorYANGYuMay,2015瑚南大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加W标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个。人和集体,均已在文中W明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名日期:年冷!2^日去I到若学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解
4、学校有关保留,、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关1、数据库进行检索,可^采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保酱□,在年解港后适用本授权书。2、不保密囚。""请在上相应方框内打V()作者签名日期:M抑/月>日导师签名曰期:年月心曰cHT^j1变量预测模型模式识别方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用摘要滚动轴承是旋转机械中常用的零部件之一,但由于现场条件恶劣等因素,滚
5、动轴承也是容易损坏的部件之一,旋转机械的很多故障都与滚动轴承有关,并导致旋转机械难以正常运行。滚动轴承的故障可能会引起整个生产线的隐患,造成经济损失甚至是人员伤亡,因此,对滚动轴承的运行状态进行必要的监测和诊断具有非常重要的意义。在本质上,滚动轴承故障诊断其实是一个模式识别的过程。Raghuraj与Lakshminarayanan提出一种新的模式识别方法——变量预测模型模式识别方法(Variablepredictivemodelbasedclassdiscriminate,简称VPMCD),该方法通过利用样本特征参数间存在的内在相互关系建立起变量预测模型,然后通过得到
6、的预测模型进行待测样本的模式识别及分类。对滚动轴承故障诊断而言,特征提取得到的特征值间一般存在一定的变量关系,并且,在不同的类别或系统之间这种内在关系也具有不同特点。因此,可以将VPMCD方法应用于滚动轴承故障之中。基于此,论文引入变量预测模型模式识别方法,对其理论进行研究改进,并结合时频分析方法提出了基于变量预测模型模式识别的滚动轴承故障诊断方法。论文的主要研究内容如下:1、探讨了滚动轴承故障机理及其常见故障振动特征,并且从信号处理和模式识别两个方面简要阐述了滚动轴承故障诊断方法。2、对VPMCD方法的基本理论进行了详尽阐述。通过UCI标准数据及试验数据对VPMCD
7、方法、神经网络、支持向量机等模式识别方法进行对比分析,结果证明VPMCD方法可以有效用于模式识别。3、VPMCD分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的,当模型存在异方差性时,会导致预测精度降低。针对这一缺陷,用加权最小二乘(WLS)代替原方法中的最小二乘法(OLS)进行参数估计,可以获得更加准确的模型特征参数,提高预测的精度。将局部特征尺度分解(Localcharacteristic-scaledecomposition,简称LCD)方法应用于特征提取,并对基于LCD的混合故障盲源分离方法进行研究。对不同运行状态下滚动轴承振动信号分析结果表明了基
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