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燃气轮机轴承故障诊断技术研究

作　者: 王强
导　师: 谢春玲
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 轮机工程
关键词: 轴承故障诊断希尔伯特黄变换支持向量机核主元素分析
分类号: TK478
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 33次
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内容摘要

轴承是燃气轮机最主要的部件之一，它的状态的好坏直接影响着燃气轮机的工作状况，轻则造成停机，重则造成重大经济损失或灾难性事故。因此进行轴承的故障诊断是非常有意义的，它可以减少经济损失，给出维修建议，节约财产，避免事故的发生。本文分析轴承的结构、故障机理，用希尔伯特黄变换方法(Hilbert-HuangTransform，HHT)对轴承故障原始信号进行研究，引入基于方差能量的信号相关系数计算方法，减少了后续计算量，提高信号处理速度，对贡献率比较大的几个分量进行Hilbert变换，可以确定信号频率的组成成分，判别轴承发生了何种类型的故障，比小波变换处理同种信号时有自适应优势和更广泛的适用性。进一步研究某未知燃气轮机机轴承等级数据时，发现：不同的滤波频率会影响结果的直观性，但不影响包络谱等级的直观表示和故障判别；峭度系数是体现轴承振动等级的一个重要因素，包络分析能有效地增大这种等级差距。该方法比较适合分析未知信号的组成成分，为分析未知故障提供了一种思路。从轴承原始信号出发，提取轴承13个特征属性参数，把这些属性参数作为训练、诊断样本，采用不同的方法对轴承进行诊断，结果表明：SVM在小样本情况下具有良好的分类性能，但是不能有效区分同种类型的等级故障；改进的SVM即PSO-SVM是利用粒子群理论对核函数参数进行寻优，提高了诊断准确率，在对轴承等级故障分类时效果不够明显；提出的PCA(Principle Component Analysis)与PSO-SVM相结合的故障诊断方法较好的解决了轴承故障等级分类识别率低的问题，能有效的判别出轴承部位发生的故障类型及故障等级，诊断更加精细化；在PCA的基础上把核主元素分析(Kernel Principle Component Analysis, KPCA)方法用到轴承的故障诊断上来，能较好的处理轴承非线性信号，判别出轴承发生的故障，网络系统稳定。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-10
第1章绪论  10-19
  1.1 论文选题背景及意义  10
  1.2 轴承信号处理技术的国内外发展现状  10-13
  1.3 轴承故障诊断方法的国内外发展现状  13-17
  1.4 论文主要内容  17-19
第2章滚动轴承故障机理研究  19-27
  2.1 滚动轴承结构  19-20
  2.2 滚动轴承的故障频率分析  20-22
  2.3 轴承振动形式及失效分析  22-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章基于 HHT 方法的轴承信号处理技术研究  27-51
  3.1 HHT 基本原理  27-31
  3.2 基于 HHT 方法研究轴承实验信号的研究  31-43
  3.3 基于 HHT 方法处理某燃气轮机轴承数据的研究  43-50
    3.3.1 燃机轴承故障频率  43
    3.3.2 基于 HHT 方法的燃气轮机轴承信号处理研究  43-50
  3.4 本章小结  50-51
第4章基于改进的支持向量机与 PCA 方法相结合的轴承故障诊断技术研究  51-72
  4.1 基于参数优化的支持向量机轴承故障诊断  51-65
    4.1.1 支持向量机原理  51-53
    4.1.2 基于支持向量机的轴承故障诊断  53-60
    4.1.3 基于 PSO-SVM 的轴承故障诊断  60-65
  4.2 基于 PCA 与 PSO-SVM 相结合的轴承故障诊断  65-70
    4.2.1 主成分分析理论  65-66
    4.2.2 基于 PCA 与 PSO-SVM 相结合的轴承故障诊断研究  66-70
  4.3 本章小结  70-72
第5章基于 KPCA 方法的轴承故障诊断技术研究  72-79
  5.1 基于核的主成分分析的基本原理  72-75
  5.2 基于 KPCA 方法的轴承诊断研究  75-77
  5.3 几种诊断方法在轴承故障诊断应用对比分析  77-78
  5.4 本章小结  78-79
第6章基于虚拟仪器的燃气轮机轴承故障诊断系统设计  79-87
  6.1 故障诊断系统总体结构  79-80
  6.2 燃气轮机轴承诊断系统主要模块框图程序设计  80-86
  6.3 本章小结  86-87
结论  87-88
参考文献  88-95
致谢  95

燃气轮机轴承故障诊断技术研究

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