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文檔簡介
1、現(xiàn)代旋轉(zhuǎn)機(jī)械在運(yùn)行過程中,經(jīng)常發(fā)生動靜件之間的碰摩故障,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn),將導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。因此本文對碰摩故障進(jìn)行了研究,提出了基于小波包和支持向量機(jī)的智能診斷方法。
故障診斷技術(shù)從本質(zhì)上來講是一個(gè)機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)的模式識別問題,關(guān)鍵在于故障特征信號的分析及提取,它直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性和故障早期預(yù)報(bào)的可靠性。小波分析和小波包分析方法具有良好的時(shí)頻局部性,能夠?qū)⑿盘栐谌我忸l段進(jìn)行劃分,比基于傅立葉變換的分析方法能夠更有效的提取故
2、障特征,尤其是提取微弱故障特征。本文采用的是小波包分析,并詳細(xì)論述了小波包分析理論。利用小波包提取奇異值作為特征向量,能夠較好的反映碰摩信號的特征,為以后的故障診斷系統(tǒng)提供了故障診斷樣本數(shù)據(jù)。
另外本文系統(tǒng)地闡述了支持向量機(jī)的基本理論和特點(diǎn),在對碰摩故障診斷分析的基礎(chǔ)上,利用支持向量機(jī)對得到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分類,從而實(shí)現(xiàn)故障診斷的作用。同時(shí)本文還對比研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效果,最后利用Mat lab和VC++混合編程開發(fā)得到仿
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