基于分形理论的转子故障特征提取方法与测试系统改进

基于分形理论的转子故障特征提取方法与测试系统改进

作者:师大云端图书馆 时间:2016-08-22 分类:参考文献 喜欢:4250
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【摘要】有效的量化特征提取,特别是非线性、非平稳信号的量化特征提取,对准确地诊断出转子系统的故障状态与故障程度具有重大的意义。使用传统的时频域信号分析方法已经不能满足转子系统状态监测与诊断的需要。分形几何是一种全新的分析方法,其能够满足对复杂故障信号的分析,并且在自然科学等诸多领域已经有了广泛的应用。在旋转机械故障诊断领域中,人们也开始用分形几何方法对振动信号进行了分析,并取得了一定的成果,但仅仅依靠分形几何方法无法有效的提取转子系统的故障特征。基于此,本文引入了紧密度和丰度两个图形几何特征参数,与分形几何一起对旋转机械振动信号的量化特征提取问题开展了研究。研究内容及获得的研究结论如下:1)在分形几何理论体系下,对几种不同的分形维数估计方法在量化提取振动信号的故障特征上的优点与存在的不足进行了对比分析,通过理论分析及实验验证,得出盒维数估计方法与其它几种经典分形维数估计方法相比在振动信号量化特征提取方面显现的优点及不足。2)基于盒计数的分形维数估计方法采用的是覆盖法,其操作方法为用大小相同的盒子对信号进行覆盖,因为盒子的大小是相同的,这会导致对信号覆盖的不均匀,从而导致对覆盖所需盒子数估计的不准确,进而影响到分形维数估计的精度。针对此方法的不足之处,我们引入了数学形态学,用其基本操作方法来计算信号的分形维数,称之为基于数学形态学的分形维数估计方法。这是一种全新的分形维数估算方法,此方法将所采集的振动信号当做一维信号,进行形态学处理,避免了盒维数估计法的不足。因此比盒维数估计算法复杂度更低,稳定性更强,精度更高。将紧密度和丰度这两个图形几何特征参数引入到转子系统故障诊断当中,与基于数学形态学的分形维数一起对转子系统振动信号的故障特征进行了量化提取。将所提取的故障特征作为神经网络的输入特征量对转子系统几种不同的运行状态进行分类识别,获得了很好的分类效果。此结果表明,本研究所采用的量化特征提取方法在多故障诊断中表现出了优良的性能。4)利用虚拟仪器技术对本实验室的双跨转子实验台振动实验测试与反馈控制软件平台进行了功能拓展,使其具有了更加完备的功能。形成了一套集振动信号分析与显示、振动趋势的显示、振动数据和特征数据存储、实时状态监测、预警于一体的机械振动信号测试与分析系统,在实验研究及工程应用中均取得了较好的效果。研究表明:通过对基于数学形态学的分形维数和紧密度、丰度的联合对转子系统振动信号的故障特征进行量化提取,可获得较传统方法更为精确的故障特征信息。从而可为非线性、非平稳转子系统振动信号故障特征的量化提取提供一条新途径。
【作者】王浩;
【导师】赵荣珍;
【作者基本信息】兰州理工大学,机械制造及其自动化,2014,硕士
【关键词】转子系统;故障特征;分形维数;紧密度;丰度;

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