版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文針對關(guān)鍵機(jī)泵、燃?xì)廨啓C(jī)、往復(fù)式壓縮機(jī)風(fēng)力透平等機(jī)械裝備健康監(jiān)控中的故障特征提取和早期識(shí)別問題,開展了理論、實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用研究。
在理論研究方面,本文在前人總結(jié)的內(nèi)積變換和機(jī)械故障診斷關(guān)系的基礎(chǔ)上,基于泛函分析中的Riesz表示定理和振動(dòng)力學(xué)中的Duhamel積分原理,闡明了以下觀點(diǎn):
(1)當(dāng)且僅當(dāng)機(jī)械故障特征提取采用了線性變換時(shí),特征提取可以歸結(jié)為內(nèi)積變換;
(2)線性機(jī)械系統(tǒng)的響應(yīng)可以視
2、為故障激振力與其物理響應(yīng)函數(shù)的內(nèi)積。此外,賦予信號處理理論中基于內(nèi)積變換的框架和對偶框架關(guān)系式以物理意義,可作為機(jī)械故障動(dòng)態(tài)信號特征提取的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型——內(nèi)積變換模型。該模型在振動(dòng)信號壓縮、沖擊性振動(dòng)故障特征提取、往復(fù)機(jī)示功圖故障特征提取三種場合下有不同的具體形式。
針對采油平臺(tái)機(jī)泵和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線監(jiān)測的大數(shù)據(jù)量——昂貴傳輸帶寬的突出矛盾,研究了振動(dòng)加速度信號壓縮方法。提出了基于小波變換和最優(yōu)稀疏表達(dá)的壓縮方法。該方法可
3、以視為內(nèi)積變換模型在基于稀疏表達(dá)的加速度信號壓縮情形下的具體形式。實(shí)驗(yàn)研究表明:基于sym8小波和匹配追蹤(MP)的壓縮方法具有相對最優(yōu)的壓縮效果。工程應(yīng)用研究結(jié)果表明:該方法能夠?qū)⒄駝?dòng)加速度信號數(shù)據(jù)壓縮至20%,且不丟失振動(dòng)故障特征。為后續(xù)振動(dòng)故障特征提取和早期識(shí)別打好了基礎(chǔ)。
針對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱故障、機(jī)泵和雙轉(zhuǎn)子燃?xì)廨啓C(jī)滾動(dòng)軸承故障特征提取和早期識(shí)別,研究了它們機(jī)理上共有的沖擊性。提出兩種最優(yōu)化參數(shù)的沖擊性振動(dòng)故障
4、特征提取方法—最優(yōu)高通濾波包絡(luò)解調(diào)方法、最優(yōu)反對稱實(shí)Laplace(ARLW)小波濾波包絡(luò)解調(diào)方法;并指出兩種方法均為內(nèi)積變換模型在沖擊性特征提取時(shí)的具體形式。實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用研究表明:這兩種方法對早期或微弱沖擊性故障特征提取與識(shí)別性能相較傳統(tǒng)高通濾波包絡(luò)解調(diào)有提升。
針對往復(fù)式壓縮機(jī)故障的示功圖特征提取和早期識(shí)別,提出了基于Curvelet變換的往復(fù)壓縮機(jī)故障示功圖特征提取和基于支持向量機(jī)的故障識(shí)別方法。闡述了內(nèi)積變換模型
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究.pdf
- 基于全信息的機(jī)械故障特征提取方法研究.pdf
- 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障早期識(shí)別方法研究與應(yīng)用.pdf
- 基于核方法的機(jī)械故障特征提取與分類技術(shù)研究.pdf
- 基于隨機(jī)鄰域嵌入的機(jī)械故障特征提取方法.pdf
- 基于振動(dòng)信號的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究.pdf
- 機(jī)械故障稀疏特征提取及診斷方法研究.pdf
- 基于非負(fù)分解的機(jī)械故障特征提取理論與方法研究.pdf
- 基于非負(fù)張量分解的機(jī)械故障特征提取理論與方法研究.pdf
- 基于信號局部特征提取的機(jī)械故障診斷方法研究.pdf
- 基于振動(dòng)信號的機(jī)械故障特征提取與診斷研究.pdf
- 人臉特征提取與識(shí)別方法研究.pdf
- 基于特征關(guān)聯(lián)性的機(jī)械故障模式識(shí)別方法研究.pdf
- 基于非線性分析的故障特征提取及識(shí)別方法研究.pdf
- 選煤機(jī)械故障特征提取與診斷規(guī)則的研究.pdf
- 基于小波變換的機(jī)械軸承磨損故障特征提取方法研究.pdf
- 基于局部切空間排列算法的故障特征提取及識(shí)別方法研究.pdf
- 復(fù)雜工況下旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法研究.pdf
- 面向機(jī)械故障特征提取的混合時(shí)頻分析方法研究.pdf
- 基于非高斯、非平穩(wěn)信號處理的機(jī)械故障特征提取方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論