【摘要】：全矢譜分析技術(shù)是矢量譜分析及其一系列擴(kuò)展分析方法的統(tǒng)稱，它在融合了雙通道數(shù)據(jù)信息的同時(shí)，又保留了相應(yīng)傳統(tǒng)譜分析的物理意義。針對(duì)目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障智能診斷中普遍存在信息源不足的問(wèn)題，本文將全矢譜分析引入到智能診斷中，提出了基于全信息的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障智能診斷方法。主要工作如下： 1．本文論述了矢量譜分析，著重介紹了矢功率譜分析和矢Wigner-Ville分布，給出了相應(yīng)定義和數(shù)值計(jì)算，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了全矢譜分析方法明顯優(yōu)于相應(yīng)的傳統(tǒng)頻譜分析。 2．徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)具有良好的推廣能力和分類能力。本文論述了徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的模型、訓(xùn)練過(guò)程和網(wǎng)絡(luò)性能，結(jié)合全矢譜分析方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，提出了一種新的故障識(shí)別方法。該方法分別以矢功率譜、矢Wigner-Ville分布為特征向量，徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)為分類器。并以轉(zhuǎn)子裂紋、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、油膜渦動(dòng)為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是有效的。 3．模糊聚類分析是一種簡(jiǎn)單、直觀、有效的模式識(shí)別方法。在其眾多算法中，模糊C均值(FCM)聚類算法理論最為完善。本文論述并分析了FCM的具體算法，提出了全矢譜-FCM智能診斷方法，并以矢功率譜和矢Wigner-Ville分布為例，，研究了基于全矢譜分析的FCM模式識(shí)別方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行和有效的。 4．在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展的通用學(xué)習(xí)方法—支持向量機(jī)(Support Vector Machine—SVM)能夠較好地解決實(shí)際中的小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題。基于此，本文深入研究了基于矢功率譜特征提取的SVM智能診斷方法，并應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是有效的，尤其在小樣本情況下，SVM識(shí)別效果并不受到影響。 5．基于免疫學(xué)原理建立的人工免疫系統(tǒng)(AIS)是近年來(lái)興起的一種新的智能方法，它具有強(qiáng)大的信息處理和問(wèn)題求解能力以及廣闊的研究前景和應(yīng)用潛力。本文概述了人工免疫系統(tǒng)模型和算法，著重論述了aiNet網(wǎng)絡(luò)的定義、算法和特點(diǎn)，并進(jìn)行了算法的改進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合全矢譜分析技術(shù)和AIS，提出了一種新的機(jī)械故障智能診斷方法，它以全矢譜分析為特征提取工具，以aiNet網(wǎng)絡(luò)為數(shù)據(jù)壓縮工具，以支持向量機(jī)為分類器。該方法成功地應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行和有效的。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：2699301