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数学形态学在机械故障诊断中的应用研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Study on Application of Morphology in Machinery Fault Diagnosis
【作者】 沈路;
【导师】 周晓军;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 机械制造及其自动化
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2011-05-26
【关键词】 故障诊断; 数学形态学; 形态滤波; 形态小波; 形态非抽样小波; 关联维数; LSSVM; 灰色关联度; D-S证据理论;
【英文关键词】 fault diagnosis; mathematical morphology; morphological wavelet; morphological filter; correlation dimension; LSSVM; gray relation; D-S evidence theory;
【中文摘要】 机械故障诊断的关键是如何从故障信号中提取故障特征,信号分析是故障特征提取最常用的方法。机械系统发生故障时,振动信号往往具有非线性非平稳特征。因此如何结合故障信号特点并选择合适的方法,对非线性非平稳故障信号进行分析以提取故障特征是机械故障诊断领域需要重点研究的课题。传统非线性非平稳信号分析方法如短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特黄变换等都各自存在一定的局限性,因此迫切需要新的理论与信号分析方法以提高机械故障诊断的效率与技术水平。数学形态学是近年来发展起来的一种非线性信号分析方法,已经逐渐开始应用到机械故障诊断中并取得了较好的效果。本文以转子系统、齿轮和滚动轴承为研究对象,对基于数学形态学的机械故障诊断方法进行了深入的研究,主要工作和研究成果如下: (1)介绍了转子系统、齿轮和滚动轴承这三种常见机械零件的振动故障机理,并对故障信号特征进行了分析,为后续章节的分析奠定基础。 (2)针对传统形态滤波结构元素选取随机的问题,首先提出一种自适应多尺度复合形态滤波降噪方法,该方法能够根据信号局部特征和噪声特点自适应的选择结构元素类型和尺寸大小,然后采用该方法对转子振动信号进行滤波,并通过关联维数对转子故障进...
【英文摘要】 The key issue of machinery fault diagnosis is how to extract fault feature from fault vibration signals, signal analysis methods are most widely used in fault feature extraction. The vibration signals are usually possess non-stationary and nonlinear signals when mechanical fault occurs. Therefore, how to extract fault feature from non-stationary and nonlinear signals is one of the important research issue in the field of mechanical fault diagnosis. However, the traditional time-frequency analysis method suc...
【更新日期】 2011-07-07

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导师:周晓军    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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