压缩传感与长相关模型的轴承缓变故障监测研究

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为保障负载重、结构日趋复杂且连续运行的旋转机械系统的安全可靠运行，实现优化安全运行，需要对机组运行状态进行在线监测和故障预测研究。本文立足压缩传感与长相关随机模型的理论基础，研究了旋转机械系统的非平稳状态监测、故障趋势预测，以便实现对旋转机械系统的预知维护。本文主要研究工作如下：
　　1．从状态监测与故障预测的基本原理与方法入手，探讨了旋转机组的振动机理以及常规的信号处理方法，介绍了故障预测领域常规的预测方法及故障分析中常规振动特征量提取算法，提供了机械故障监测的判断标准。
　　2.由于旋转机械系统振动信号受到采样、传输和存储的速度以及硬件的限制，实时监测的数据采集量太大，无法实现长时间存储，不能满足提高分辨率与实时性的要求，因此，在介绍了局部均值分解（LMD）方法基本原理、振动信号稀疏表示、测量矩阵、以及各类重构算法的基础上，提出了一种基于LMD与非凸罚Lq(0　　3、由于变工况及设备自身的非线性影响，轴承振动信号往往表现出非平稳、重复再现性差的特性，传统方法停留在静态分析的基础上，忽略了轴承故障变化的动态信息，提出了谐波小波样本熵与HMM模型相结合的滚动轴承的故障识别方法，采用谐波小波分解轴承振动信号，提取滚动轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列，输入到HMM模型中进行训练和识别，通过对比对数似然估计概率确定轴承故障类型。实验结果证明了该方法在轴承故障振动信号模式识别具有准确性高、稳定性强等优点。
　　4、提出了一种基于LMD与谱峭度的轴承故障特征提取方法，采用谱峭度图分析的方法可以准确的识别带通滤波器的中心频率和带宽大小，克服传统对轴承故障载波频率和大小采取主观判断的缺陷，然后对带通滤波后故障信号进行平方包络谱分析，可以准确识别轴承固有转动频率及其倍频、故障特征频率及其倍频。
　　5、提取振动信号中的趋势预测特征量—振动烈度值，将前期振动烈度值作为非平稳时间序列，采用长相关随机模型(FARIMA)对振动烈度值进行预测,实验结果验证了长相关随机模型的预测优势，同时也证明了通过R/S方法检验非平稳时间序列的有效性。该模型对旋转机械设备状态实时评估和未来预测具有重要意义，为旋转机械设备实现状态维护奠定了基础，提供了建立设备运行状态维护模型的新思路。

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作者
李庆;
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作者单位

上海工程技术大学;

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授予单位上海工程技术大学;
学科机械电子工程
授予学位硕士
导师姓名宋万清;
年度 2015
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类监视、报警、故障诊断系统;轴承;
关键词
旋转机械系统; 轴承缓变; 故障监测; 压缩传感; 长相关模型;

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