數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、中圖分類號塑!12：!UDC62I碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q墨33密級壘玨數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用研究StudyonApplicationofDataMininginGearPairWearConditionMonitoring作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：論文答辯日期必鄒佰文機械工程設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷機電工程學(xué)院張懷亮答辯委員會主席地中南大學(xué)二。一三年五月碩士學(xué)位論文摘要數(shù)據(jù)挖掘在齒輪副磨損狀態(tài)

2、監(jiān)測中的應(yīng)用研究摘要：齒輪傳動廣泛應(yīng)用于機械設(shè)備，同時齒輪故障也是造成機械設(shè)備故障的主要原因之一。為盡早發(fā)現(xiàn)故障，減少損失，對齒輪副的磨損狀態(tài)進行監(jiān)測十分必要，油液監(jiān)測和振動監(jiān)測是最常用的監(jiān)測方法，監(jiān)測過程中會產(chǎn)生包含磨粒群常規(guī)參數(shù)、磨粒群分形參數(shù)、振動參數(shù)在內(nèi)的大量監(jiān)測數(shù)據(jù)，如何根據(jù)大量數(shù)據(jù)準確判斷齒輪副的磨損狀態(tài)，還需要進一步研究。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用，內(nèi)容主要包括：基于模擬退火KMeans算法開發(fā)了一

3、種辨識磨粒群分形無標度區(qū)的新算法，解決了磨粒群分形維數(shù)計算過程中無標度區(qū)識別出現(xiàn)的局部最優(yōu)問題，有效地提高了磨粒群分形維數(shù)的計算精度。設(shè)計了直齒圓柱齒輪副磨損實驗，獲取了～對齒輪副全壽命周期內(nèi)的油液參數(shù)、振動參數(shù)及磨損率。應(yīng)用相關(guān)性分析及主成分分析法對上述參數(shù)進行篩選和約簡，提出了一組新的齒輪副磨損狀態(tài)監(jiān)測參數(shù)集。針對傳統(tǒng)根據(jù)磨損率劃分齒輪副磨損狀態(tài)方法的不足，提出了一種新的齒輪副磨損狀態(tài)劃分方法。新方法根據(jù)監(jiān)測參數(shù)將齒輪副全壽命周期劃

4、分為6個磨損狀態(tài)并獲取了各磨損狀態(tài)所對應(yīng)的監(jiān)測參數(shù)集，新的劃分方法包含并細化了傳統(tǒng)磨損率劃分方法。應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法從上述劃分結(jié)果中提取了監(jiān)測參數(shù)分布與齒輪副磨損狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，應(yīng)用實驗中獲得的測試數(shù)據(jù)對挖掘系統(tǒng)進行測試，結(jié)果表明，挖掘模型根據(jù)監(jiān)測參數(shù)對齒輪副磨損狀態(tài)的識別正確率達90％，能有效地識別齒輪副磨損狀態(tài)。圖35幅，表21個，參考文獻63篇。關(guān)鍵詞：齒輪磨損；狀態(tài)監(jiān)測；數(shù)據(jù)挖掘；分形維數(shù)；聚類；關(guān)聯(lián)規(guī)則分類號：THl171I