發(fā)布時間：2020-06-08 02:49

【摘要】：本文將關(guān)聯(lián)維數(shù)應用于機械故障診斷領(lǐng)域,通過深入研究分形理論的算法,對關(guān)聯(lián)維數(shù)的計算及其在實際應用中存在的問題進行了探討。進一步嘗試通過對算法中主要參數(shù)的自動計算和判定,提出了關(guān)聯(lián)維數(shù)整體計算過程自動實現(xiàn)的方法,彌補了傳統(tǒng)方法的不足。文中首先研究了噪聲對關(guān)聯(lián)維數(shù)計算的影響,在常規(guī)奇異值分解的基礎(chǔ)上提出采用相空間迭代奇異值分解法對原始數(shù)據(jù)進行降噪處理;然后基于數(shù)據(jù)相關(guān)性的剔除、嵌入維數(shù)、延遲時間的選擇對傳統(tǒng)的GP算法作了一定的改進;最后通過提出線性標度區(qū)自動判別法(逐點尋最寬平坦區(qū)算法),實現(xiàn)關(guān)聯(lián)維數(shù)整體自動計算。文中采用五類典型信號:即周期的正弦信號、一維Logistic映射和二維Henon映射、三維的Lorenz吸引子以及隨機信號驗證了改進的關(guān)聯(lián)維數(shù)算法的準確性,并對送粉風機、齒輪、滾動軸承、汽輪機,壓縮機五種不同的旋轉(zhuǎn)機械故障信號進行分析,分析結(jié)果表明:各類旋轉(zhuǎn)機械不同狀態(tài)下對應的關(guān)聯(lián)維數(shù)有明顯的不同,而且其變化過程與設(shè)備的故障發(fā)展過程一一對應,有利于深入分析故障的發(fā)展。驗證了關(guān)聯(lián)維數(shù)自動算法作為一種有效的診斷方法可提高故障診斷的準確性。
【學位授予單位】：華北電力大學（北京）
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TH17

【引證文獻】

相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 肖理;往復機械故障動力學分析及故障診斷研究[D];西安建筑科技大學;2008年

2 許光;故障齒輪的振動分析和故障診斷[D];燕山大學;2012年

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本文編號：2702417