大學(xué)學(xué)士論文開題報(bào)告
學(xué) 院 機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院
年 級(jí) 2008級(jí)
學(xué)科專業(yè) 機(jī)械電子
研究方向 基于高階譜的機(jī)電系統(tǒng)故障診斷
學(xué)位級(jí)別 學(xué)士
開題日期 2012年02月25日
二Ο一二年二月制表
擬撰寫學(xué)位
論文的題目 基于高階譜的機(jī)電系統(tǒng)故障診斷
支持學(xué)位論文研究的科研項(xiàng)目 科研(國(guó)家級(jí)基金)
學(xué)位論文
是否b_m 1.不b_m( ) 導(dǎo)師簽字
2.保 密(√ ) 密級(jí):( )、機(jī)密( )、秘密(√)
1論文選題的依據(jù)
1.1課題的背景
對(duì)于工業(yè)中的許多控制系統(tǒng)和電子設(shè)備,人們通常希望能正常、可靠和安全地工作。但是,由于材料、制造和運(yùn)行環(huán)境等方面不利因素的存在以及疲勞、老化等效應(yīng)的不可避免,系統(tǒng)發(fā)生故障是必然的。一次,對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)與故障診斷,已經(jīng)成為提高運(yùn)行可靠性和安全性的必然手段。而故障的發(fā)生
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, 其中功率譜分析(二階統(tǒng)計(jì)量) 應(yīng)用最為廣泛, 它給出信號(hào)不同頻率成分下的能量分布情況, 當(dāng)機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生故障時(shí), 頻譜能量的分布情況將發(fā)生改變, 以此來診斷機(jī)械系統(tǒng)的故障。
高階累積量(Higher Order Cumulants) (HOC)技術(shù)是近年來迅速發(fā)展起來的新技術(shù), 作為處理非高斯信號(hào)、非線性信號(hào)以及盲信號(hào)的重要工具而受到日益重視。它有許多優(yōu)點(diǎn), 其最獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)是可以提取信號(hào)間的耦合特性和檢測(cè)系統(tǒng)的非線性特性, 并且對(duì)高斯噪聲不敏感, 可棄除外加干擾噪聲的影響, 理論上可以完全消除噪聲的影響, 提高分析和辨識(shí)精度, 所以給機(jī)械系統(tǒng)的動(dòng)力特性辨識(shí)和故障識(shí)別與診斷提供一種可靠的分析方法。
目前,機(jī)電系統(tǒng)故障診斷的方法大體可以分為2 種:基于特征提取的方法和基于模式識(shí)別的方法。其中,基于特征提取的方法有:沃爾什變換、傅里葉變換、基函數(shù)法和各種波形分析方法等;基于模式識(shí)別的方法有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、建模和基于知識(shí)的專家系統(tǒng)等。基于特征提取的方法大部分采用各種數(shù)學(xué)變換得到故障的功率譜特征,沒有充分考慮電路的相位特征,且要求對(duì)所研究的對(duì)象電路相當(dāng)熟悉,其診斷方法通用性不強(qiáng),推廣有困難;基于模式識(shí)別的方法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法在訓(xùn)練時(shí)容易陷入局部最優(yōu)解,且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的統(tǒng)計(jì)特性,必須獲取足夠的訓(xùn)練樣本數(shù)量才能減小訓(xùn)練和識(shí)別誤差;采用建模的電路故障分析和診斷方法過程較為復(fù)雜,且當(dāng)電路元件增加時(shí)產(chǎn)生較大的事件匹配數(shù)量;采用基于知識(shí)的專家系統(tǒng)必須預(yù)獲取專家診斷經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際診斷數(shù)據(jù),進(jìn)行實(shí)時(shí)在線診斷有一定困難。
2. 論文研究的內(nèi)容、方案
2.1研究?jī)?nèi)容,方案
內(nèi)容: 整個(gè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)包括診斷文檔的建立和診斷實(shí)施兩大部分。為了通過設(shè)備的狀態(tài)特征信息來識(shí)別或估計(jì)設(shè)備所處狀態(tài),必須事先對(duì)同類型的被測(cè)設(shè)備的正常狀態(tài)和各種故障狀態(tài)進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)、觀察、分析、統(tǒng)計(jì)及歸納。從而建立起設(shè)備各類狀態(tài)特征信息和狀態(tài)間對(duì)應(yīng)關(guān)系,這就是建立所謂的診斷文檔。診斷文檔的建立是實(shí)現(xiàn)故障診斷必不可少的環(huán)節(jié)之一,而診斷實(shí)施部分則包括如下步驟。
(1)信號(hào)檢測(cè):按不同診斷目的選擇最能表征工作狀態(tài)的信號(hào),以形成初始模式。
(2)特征提。ㄐ盘(hào)處理):將初始模式向量進(jìn)行維數(shù)壓縮、形式變換,去掉多余信息,提取故障特征,形成待檢模式。
(3)狀態(tài)識(shí)別:將待檢模式進(jìn)行狀態(tài)分類,為此要建立判別函數(shù),規(guī)定判別準(zhǔn)則并力爭(zhēng)使誤差率最小。
(4)診斷決策:根據(jù)判別結(jié)果對(duì)設(shè)備及其工作進(jìn)行必要的預(yù)測(cè)和干預(yù)。通過預(yù)測(cè),估計(jì)出設(shè)備在“帶病”狀態(tài)下若不采取措施,能繼續(xù)運(yùn)行多久及可能產(chǎn)生的后果。通過干預(yù)控制的進(jìn)一步發(fā)展或加以徹底的治理修復(fù)。
信號(hào)采集、處理過程:將加速度傳感器和位移傳感器安裝在被測(cè)試設(shè)備的測(cè)試位置上,設(shè)備振動(dòng)工作時(shí)則振動(dòng)信號(hào)反饋到傳感器。由于傳感器原始信號(hào)很弱,需經(jīng)過信號(hào)放大器放大信號(hào)。接著將放大的信號(hào)傳送到數(shù)據(jù)采集卡NI-6014的A/D口,模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào),保存成T*T文件格式到電腦上。整個(gè)過程就由LabVIEW7.1軟件的測(cè)試程序來設(shè)定和控制。最后,用事先建好的數(shù)學(xué)模型,編寫相關(guān)的Matlab程序,讀取事先保存好的T*T數(shù)據(jù),進(jìn)行處理計(jì)算得出相關(guān)結(jié)果。
信號(hào)分析:主要應(yīng)用雙譜對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。但由于三譜,作為高階統(tǒng)計(jì)量理論引申出的一種新的信號(hào)處理方法,是比雙譜階次更高的統(tǒng)計(jì)量,包含更多的非線性、非高斯性信息,具有雙譜不能展現(xiàn)一些的特性,所以同時(shí)建立三譜模型,進(jìn)一步對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。自回歸高階譜不僅可以描述系統(tǒng)固有品質(zhì)特性、非線性耦合程度、抑制高斯噪聲和保留相位信息,而且數(shù)據(jù)分析處理不受采樣窗口限制。因此,自回歸高階譜可以用來分析和提取振動(dòng)臺(tái)本質(zhì)特征,研究不同參數(shù)下的振動(dòng)信號(hào)特征,為機(jī)床參數(shù)調(diào)節(jié)最優(yōu)化做指導(dǎo)。
將對(duì)自回歸高階譜模型的建立及一些相關(guān)切片譜的計(jì)算方法進(jìn)行研究。
方案:
(1)搭建一個(gè)機(jī)電系統(tǒng)傳動(dòng)信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)
(2)對(duì)信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。
(3)測(cè)試不同組不同因素下傳動(dòng)系統(tǒng)的譜特征,記錄數(shù)據(jù)。
(4)通過matlab等軟件,編寫程序,進(jìn)行處理計(jì)算得出相關(guān)結(jié)果。
2.2條件分析
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