检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2010年第18期21卷 2238-2243页

作者：张立国赵玉春寇红杰贾健燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对故障机械系统的复杂性与非线性,给出一种基于延迟向量方差(delay vector variance,DVV)及非线性滴定的机械故障诊断方法。首先采用DVV算法对故障信号进行非线性检测,通过DVV分布图或DVV散点图定性描述故障信号的非线性强度。然后通... 详细信息

针对故障机械系统的复杂性与非线性,给出一种基于延迟向量方差(delay vector variance,DVV)及非线性滴定的机械故障诊断方法。首先采用DVV算法对故障信号进行非线性检测,通过DVV分布图或DVV散点图定性描述故障信号的非线性强度。然后通过非线性滴定法对故障信号进行滴定,以滴定均值作为故障判据,对不同故障进行定量刻画。实验及工程实例结果证明了该方法的有效性。研究结果为机械故障诊断提供了一种定性及定量分析方法。

关键词：故障诊断替代数据延迟向量方差算法非线性滴定法

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基于混沌分形与模糊聚类的滚动轴承故障诊断

基于混沌分形与模糊聚类的滚动轴承故障诊断

引用

作者：赵玉春燕山大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

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

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