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故障诊断中信息熵特征提取及融合方法研究

系统复杂性的日益增加使得状态参量具有非平稳动态特征和多源耦合性,因此故障诊断中的信号特征提取和多源信息融合诊断,一直是该领域的研究热点和难点问题。本课题针对故障诊断过程中的关键技术——信号特征提取问题,运用信息熵和数据融合理论,分别从信号多层次特征的定量描述和多源信号的定量融合分析两方面进行研究,提出了不同信号变换空间的多种信息熵特征指标和不同层次的信息熵融合模型。首先,深入分析信息论中的两类主要信息测度——信息熵测度和复杂性测度,对其在测度指标、计算方法和应用特点等方面的性能进行对比研究,针对它们在信号特征提取中各自存在的局限性,提出一种用于描述信号能量分布特征的组分分布概率计算方法,并以此为基础构建适用于广义信号变换空间的复杂度信息熵模型,实现信号内在复杂性特征的定量评价,为多源多层次信号特征提取奠定理论基础。其次,基于所建立的复杂度信息熵模型分别研究单一变量的多层次特征提取和多源参量的关联特征提取方法。一方面,将复杂度信息  (本文共150页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

汽轮机轴系振动故障诊断中的信息融合方法研究

本文以国家自然科学基金资助项目:“定量评价旋转机械振动状态的融合信息熵方法研究”为课题背景,以火力发电厂中的大型汽轮发电机组为研究对象,对汽轮机轴系典型振动故障诊断中的信息融合与定量诊断进行了研究,分别从时域、频域及时频域探讨了故障信号的信息融合方法,并将部分研究成果应用到实际的汽轮机故障诊断系统中。首先,根据论文研究的需要,设计了汽轮机转子轴系故障模拟试验方案,并对各种故障进行了多组升速试验,获取了大量的故障试验数据,为论文的研究工作奠定了分析基础。对故障信号进行了傅立叶分析,以三维幅值谱和升速过程波德图为工具,对故障信号的频域信息进行了融合研究,同时验证了故障数据的正确性。第二,研究了连续小波变换灰度图对信号的识别能力,提出利用小波灰度矩作为定量指标对信号的时频信息进行融合,对转子试验台故障模拟试验信号的研究表明,灰度矩可对汽轮机轴系故障进行有效识别,具有较好应用前景。在灰度矩研究基础上,进一步提出了分区灰度矩的思想,并提出...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

沈阳航空工业学院
沈阳航空工业学院

基于信息融合的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

航空发动机整机振动故障诊断是航空发动机故障诊断领域的一个重要研究内容,意义重大。信息融合是近年来新兴的一门学科,在许多领域得到了广泛的应用,但在航空发动机故障诊断领域,特别在航空发动机整机振动故障诊断领域的应用研究刚刚开始。故障诊断中可利用的信息很多,只有充分利用有用的信息来对航空发动机整机振动的故障进行诊断才能提高故障诊断的精度和可靠性,因此在航空发动机上进行故障诊断实质上是一个多信息融合的过程。首先,本文详细介绍了航空发动机整机振动测试和常见故障及其特性,论述了信息融合技术的特点和具体的处理方法,从信息论的角度论证了信息融合技术在故障诊断应用中的可行性和有效性,并提出基于信息融合的故障诊断模型;其次,研究了支持向量机(SVM)的理论、建模方法、组建原则和实现策略,还结合诊断实例进行了实例计算分析,证明了该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面的准确性和有效性;再次,概述了信息熵的理论、特征提取和常用模型,提出了基于过程信息熵的...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

中北大学
中北大学

基于信息熵与信息融合的供输弹系统早期故障诊断研究

作为火炮核心部件之一,供输弹系统是复杂的高速运行的机电液一体化系统,在高温高压高冲击的环境下需要完成弹药输送、自动装填以及击发任务。是故障发生频率较高的子系统之一,其可靠性一直制约着火炮性能的发挥。因此,对其进行早期故障诊断具有重要的价值和意义。本文对供输弹系统的工作原理、常见故障进行分析,运用现代信号处理方法进行滤波、提取信息熵微弱特征,运用信息融合技术对供输弹系统早期故障进行诊断。首先,对供输弹系统的组成、结构、工作原理、常见故障进行归纳总结分析,在此基础上进行传感器测点的布置和多场信息采集。通过对实测多场信息信号研究分析,对正常、恶化中、故障三种工况,选取振动测点3、振动测点5、声压测点2进行分析。原始信号中往往混杂着大量噪声,所以采用自适应广义形态滤波对信号进行去噪。信息熵具有优良特性,通过分析信息熵的概念、定义、性质后,采用基于近似熵和样本熵微弱特征提取方法。对射击过程中的共194发炮弹信号进行近似熵和样本熵的提取。之...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>

西南交通大学
西南交通大学

高速列车转向架故障的信息熵测度特征分析方法研究

随着我国高速铁路的发展,高速列车的安全稳定运行成为人们关注的热点。转向架是连接车体和轨道的唯一通道,转向架关键部件的性能蜕变和故障状态直接导致车体和转向架振动形式改变,同时也严重威胁到列车的运行安全。列车车体和转向架的振动信号中蕴含了丰富的信息,有效地运用这些信息进行转向架关键部件的故障诊断、部件性能蜕化估计和故障预警,对保障列车安全稳定运行具有重要的理论意义和工程应用价值。然而,列车的振动信号是典型的复杂度高、耦合性和不确定性强的非线性信号,传统的单一特征提取方法难以达到有效识别故障的目的,亟需探寻新的特征提取和特征融合方法,以更有效地实现转向架故障诊断与性态估计。鉴于此,论文在系统分析信息测度理论主要指标物理意义的基础上,提出了信息测度理论中信息熵和复杂性测度算法与时频分析方法相结合的特征提取和分析框架,针对高速列车转向架故障信号特征提取、关键部件性能蜕化估计、多特征融合与降维等问题,开展了以下研究工作:1)论文研究了5种小...  (本文共144页) 本文目录 | 阅读全文>>

西南交通大学
西南交通大学

基于振动数据驱动的受电弓裂纹故障诊断研究

随着我国经济发展以及城市化步伐的加快,人们对日常出行的便捷性、舒适性要求越来越高。以高速铁路及地铁为代表的轨道交通在我国经济社会发展中起着重要的地位和作用。加快轨道交通建设是提升人民生活水平、缓解城市交通压力、维持国家经济增长、调整相关产业结构的重要举措。我国高速列车及地铁城轨车辆绝大部分采用电力牵引形式,一般通过车辆顶部受电弓与接触网滑动接触作用,获取电能。作为承担能量传递任务的受电弓系统,一直是车辆大系统的关键部件之一,随着车辆运行速度的提升,受电弓系统在自身结构复杂、运行环境恶劣、受多因素耦合作用等不利因素影响下,机械、电气及风管部件故障时有发生,特别是机械部件,裂纹失效模式占比较大,而传统的基于图像识别、地面检测等方法的受电弓监测技术无法满足我国日益发展的车辆运营需求。因此,研究保障受电弓可靠运行的方法及技术,有着重要意义。本文针对受电弓可靠、稳定运行条件下遇到的主要问题,从基于振动信号的数据驱动故障诊断技术入手,着重对...  (本文共142页) 本文目录 | 阅读全文>>