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基于二维隐马尔科夫模型的离心泵故障诊断方法研究

作　者: 柳长昕
导　师: 周云龙
学　校: 东北电力大学
专　业: 热能工程
关键词: 离心泵 故障诊断 隐Markov模型 二维隐Markov模型 特征提取
分类号: TH311
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 149次
引　用: 1次
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内容摘要


设备故障诊断是一门各学科交叉的新技术,近年来,得到了迅速发展并产生了巨大的经济效益。离心泵的故障易使设备产生振动,振动信号中包含了丰富的泵体运行状态信息,且易于拾取便于诊断。由于离心泵故障振动信号是非平稳信号,因此有必要选择恰当的适合于非平稳信号分析的信号处理方法。常用的时频分析方法如窗口傅立叶变换、小波变换等都有各自的局限性。隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)克服了传统诊断方法只停留在静态观测的缺陷,非常适合于描述短时平稳的非平稳信号,经验证其故障信号分类结果优于其它信号处理方法。二维隐Markov模型(2D-HMM)作为HMM的一般化模型,它由外部HMM和基于外部HMM各状态的内部HMM两部分组成。因而它具有HMM的优点,且从时域和频域两个角度全面地描述信号,非常适合于处理离心泵运行过程中出现的非平稳性强、重复再现性不佳的信号。本论文研究以基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法为目的,结合吉林省教育厅科学技术研究项目(No.2007047),采用理论研究与实验测试相结合的方法,提出基于2D-HMM的振动信号分析与故障识别,并通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。首先,简要介绍了本论文研究背景,选题意义及2BA-6A离心泵试验系统中各设备的参数、性能及具体的实验设置、实验方法。其次,从标准的HMM基本理论和算法入手,描述了2D-HMM的主要类型、参数和拓扑结构,并讨论了它的主要算法和实际应用中遇到的问题及解决策略,同时对HMM和2D-HMM从模型结构、参数描述和算法复杂度三个方面进行对比。接着,提出基于2D-HMM故障诊断方法,归纳其可行性及特点,并介绍利用其进行诊断的基本步骤和实现方法。在总结离心泵常见故障及其振动特征的基础上,给出2D-HMM在离心泵故障诊断中的模型选取等参数设置。最后,在介绍本论文所采用的几种信号特征提取方法的基础上,结合2BA-6A离心泵试验系统,对离心泵振动信号进行分析与分类,验证了基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法的有效性。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-15
第1章 绪论  15-24
  1.1 引言  15-16
  1.2 离心泵故障的概述  16-19
    1.2.1 故障的含义  16
    1.2.2 离心泵故障的特点  16
    1.2.3 离心泵故障诊断的方法  16-18
    1.2.4 开展离心泵故障诊断技术的意义  18-19
  1.3 机械故障诊断的国内外发展现状及分析  19-21
  1.4 2D-HMM 故障诊断方法的可行性及研究意义  21-22
  1.5 本课题所要研究的内容  22-24
第2章 实验装置及实验方法  24-28
  2.1 离心泵实验台  24-25
    2.1.1 振动信号采集系统  24-25
  2.2 实验系统  25-26
    2.2.1 信号测量子系统  25-26
    2.2.2 数据采集子系统  26
  2.3 实验步骤  26-28
    2.3.1 实验状态选取及特征  26-27
    2.3.2 振动位移和加速度信号的采集  27-28
第3章 2D-HMM 的基本理论和算法  28-47
  3.1 引言  28
  3.2 隐 Markov 模型  28-32
    3.2.1 基本参数和拓扑结构  28-30
    3.2.2 主要算法  30-32
  3.3 二维隐 Markov 模型(2D-HMM)  32-41
    3.3.1 常见类型  32-34
    3.3.2 基本参数  34-36
    3.3.3 主要算法  36-41
  3.4 2D-HMM 的实际问题  41-44
    3.4.1 算法下溢  41-42
    3.4.2 初始参数选择  42-44
  3.5 算法比对  44-46
    3.5.1 模型的结构及参数描述  44-45
    3.5.2 算法的复杂度  45-46
  3.6 本章小结  46-47
第4章 基于2D-HMM 的离心泵故障诊断  47-58
  4.1 引言  47
  4.2 基于模式识别的故障诊断  47-49
  4.3 基于HMM 的故障识别原理与步骤  49-50
    4.3.1 故障识别原理  49
    4.3.2 基本步骤  49-50
  4.4 2D-HMM 故障诊断原理及步骤  50-54
    4.4.1 2D-HMM 故障诊断原理  51-53
    4.4.2 求解类条件概率  53
    4.4.3 2D-HMM 故障诊断步骤  53-54
  4.5 2D-HMM 故障诊断实验应用  54-57
    4.5.1 初始模型确定  54-55
    4.5.2 故障识别  55-57
  4.6 本章小结  57-58
第5章 诊断实例分析  58-68
  5.1 引言  58
  5.2 数据采集  58
  5.3 特征提取  58-59
  5.4 诊断实例分析  59-67
    5.4.1 基于AR-CHMM 的离心泵故障诊断  59-63
    5.4.2 基于小波包分解的2D-HMM 离心泵故障诊断  63-67
  5.5 本章小结  67-68
结论  68-70
参考文献  70-74
攻读硕士学位期间获得奖项及发表的学术论文  74-75
致谢  75

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 泵 > 叶片式泵 > 离心泵
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