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基于混沌分形与模糊聚类的滚动轴承故障诊断

作　者: 赵玉春
导　师: 张淑清
学　校: 燕山大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 滚动轴承 故障诊断 相空间重构 延迟向量方差算法 多重分形去趋势波动分析 模糊最大似然估计聚类
分类号: TH165.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 155次
引　用: 1次
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内容摘要


随着科学技术的不断发展,机械设备结构日益复杂化、自动化,机械故障诊断技术越来越受到重视。论文针对机械故障振动信号非平稳性、非线性等复杂特征,提出一种基于混沌分形的故障定性及定量分析方法,同时针对机械故障模式复杂难以识别的特点,给出一种基于模糊最大似然估计(Fuzzy Maximum Likelihood Estimates,简称FMLE)聚类的故障识别方法,然后将上述理论研究应用在滚动轴承的故障检测中并给出结果。首先,介绍了滚动轴承的结构、分类、振动机理与故障形式,阐述了传统的振动信号分析方法,包括时域分析,频域分析,时频分析等。其次,分析了现有的相空间重构方法的局限性,并提出一种基于微分熵的,能够同时确定嵌入维数和延迟时间的相空间重构方法,在此基础上,将基于相空间重构的延迟向量方差(Delay Vector Variance,简称DVV)算法应用到机械故障信号处理。DVV算法对非线性信号具有很高的敏感性,通过DVV分布图或DVV散点图可以对不同机械故障进行定性描述。然后将多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,简称MF-DFA)引入到机械故障诊断,研究了多重分形谱参数的提取,并将其作为故障诊断的判据为故障的模式识别做准备。接着,针对传统的模糊C均值聚类算法只适用于球形或者类球形数集分布的缺陷,将基于最大似然估计距离测度的FMLE聚类引入故障特征聚类中,实现对不同形状、大小和密度的故障数据集模糊聚类,达到对机械故障自动识别的效果。最后,通过对美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University)滚动轴承故障数据进行分析发现,所提方法可以对不同程度的滚动轴承故障进行定性描述和定量刻画,通过FMLE聚类可以取得良好的识别效果。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-18
  1.1 机械故障诊断的意义  10-11
  1.2 轴承故障诊断技术的发展概况  11-13
  1.3 轴承故障诊断的内容  13-17
    1.3.1 故障特征提取研究现状  13-15
    1.3.2 模糊聚类分析在故障状态识别中的研究现状  15-17
  1.4 课题来源与主要研究内容  17-18
第2章 滚动轴承故障形式及振动诊断方法  18-32
  2.1 滚动轴承的结构与分类  18-19
  2.2 滚动轴承的故障形式  19-22
  2.3 滚动轴承振动机理  22-24
  2.4 传统的振动信号处理方法  24-30
    2.4.1 时域分析  24-25
    2.4.2 频域分析  25-26
    2.4.3 时频分析  26-30
  2.5 本章小结  30-32
第3章 基于混沌分形的非线性信号分析  32-54
  3.1 非线性时间序列分析过程  32-34
  3.2 基于相空间重构的定性分析  34-45
    3.2.1 混沌理论与相空间重构  34-35
    3.2.2 基于微分熵的相空间重构参数确定  35-39
    3.2.3 延迟向量方差算法  39-41
    3.2.4 噪声对延迟向量方差算法的影响  41-45
  3.3 基于多重分形的定量分析  45-52
    3.3.1 分形理论概述  45
    3.3.2 广义维数与多重分形  45-48
    3.3.3 多重分形去趋势波动分析  48-50
    3.3.4 多重分形谱特征提取  50-52
  3.4 本章小结  52-54
第4章 模糊聚类分析方法  54-61
  4.1 聚类分析方法  54-55
  4.2 模糊聚类算法  55-58
    4.2.1 模糊C 均值聚类  55-56
    4.2.2 模糊最大似然估计聚类算法  56-58
  4.3 模糊模式识别的基本方法  58-60
    4.3.1 最大隶属原则  59
    4.3.2 贴近度择近原则  59-60
  4.4 本章小结  60-61
第5章 滚动轴承故障诊断实验  61-83
  5.1 故障数据来源  61-62
  5.2 频谱分析  62-64
  5.3 小波分析  64-68
  5.4 故障信号定性分析  68-71
    5.4.1 确定重构参数  68-69
    5.4.2 基于延迟向量方差的定性分析  69-71
  5.5 故障信号定量分析  71-76
    5.5.1 MF-DFA 尺度指标  71-73
    5.5.2 多重分形谱参数提取  73-76
  5.6 FMLE 聚类在故障识别中的应用  76-82
    5.6.1 故障模糊聚类  76-79
    5.6.2 故障识别结果  79-82
  5.7 本章小结  82-83
结论  83-85
参考文献  85-90
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  90-91
致谢  91-92
作者简介  92

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 机械制造工艺 > 柔性制造系统及柔性制造单元 > 故障诊断和维护
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