基于2D-HMM的旋轉機械故障診斷方法及其應用研究.pdf

1、本論文研究以基于2D-HMM的旋轉機械故障診斷方法為目的,結合國家自然基金資助項目"基于隱Markov模型的旋轉機械故障診斷新方法研究"(編號:50075079),采用理論研究、計算機仿真與實驗測試相結合的研究方法,提出基于2D-HMM的振動信號濾波、征兆提取和故障分類與識別的基本算法和實現技術,并從仿真、實驗和現場實測數據三個方面來驗證這些方法的有效性.第一章,闡述了旋轉機械故障診斷的研究意義及現狀.在分析HMM的故障監(jiān)測與診斷的基礎

2、上,給出了基于2D-HMM故障診斷方法,闡明了本課題的研究意義,提出了論文的主要研究內容和創(chuàng)新之處.第二章,簡要介紹了HMM基本理論和算法,分析了2D-HMM的主要類型及拓撲結構,詳細討論了模型的主要參數和算法,提出了在實際應用中存在的問題及相應的改進措施,并從模型結構、參數描述和算法的復雜度三個方面對HMM與2D-HMM進行了對比研究.第三章,從Kalman濾波器入手,提出了2D-HMM濾波方法,詳細描述了該方法的工作原理和實現技術,

3、并通過仿真對比了2D-HMM、HMM及Kalman三種濾波方法,證明了它的有效性.在分析2D-HMM濾波方法優(yōu)缺點的基礎上,提出與小波濾波相結合的新方法,并用仿真和實際信號對它進行驗證.第四章,在分析2D-HMM描述語音信號的基礎上,提出了2D-HMM征兆提取方法,從觀測序列形成、參數確定、時頻分割三個方面詳細討論了該方法的工作原理、具體算法及實現技術,并用仿真和實測信號對它進行驗證.同時,在分析該新特征優(yōu)缺點的基礎上,給出在SOFM框

4、架下將它與傳統(tǒng)特征相融合的算法.第五章,在簡要回顧了HMM故障識別方法基礎上,提出了2D-HMM的故障識別與分類方法,給出了具體的實現技術,利用Bently實驗臺升速過程振動信號和現場軸承的多模式觀測數據驗證了算法的有效性.第六章,簡要介紹了C++ Builder和MATLAB二種軟件的開發(fā)環(huán)境及混合編程的實現方法,開發(fā)出基于2D-HMM的故障診斷軟件原型,給出了軟件的基本組成和主要功能模塊.第七章,對本論文的研究工作和成果進行總結,展