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1、本論文研究以基于2D-HMM的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法為目的,結(jié)合國(guó)家自然基金資助項(xiàng)目"基于隱Markov模型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷新方法研究"(編號(hào):50075079),采用理論研究、計(jì)算機(jī)仿真與實(shí)驗(yàn)測(cè)試相結(jié)合的研究方法,提出基于2D-HMM的振動(dòng)信號(hào)濾波、征兆提取和故障分類與識(shí)別的基本算法和實(shí)現(xiàn)技術(shù),并從仿真、實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)三個(gè)方面來(lái)驗(yàn)證這些方法的有效性.第一章,闡述了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究意義及現(xiàn)狀.在分析HMM的故障監(jiān)測(cè)與診斷的基礎(chǔ)
2、上,給出了基于2D-HMM故障診斷方法,闡明了本課題的研究意義,提出了論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處.第二章,簡(jiǎn)要介紹了HMM基本理論和算法,分析了2D-HMM的主要類型及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),詳細(xì)討論了模型的主要參數(shù)和算法,提出了在實(shí)際應(yīng)用中存在的問(wèn)題及相應(yīng)的改進(jìn)措施,并從模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)描述和算法的復(fù)雜度三個(gè)方面對(duì)HMM與2D-HMM進(jìn)行了對(duì)比研究.第三章,從Kalman濾波器入手,提出了2D-HMM濾波方法,詳細(xì)描述了該方法的工作原理和實(shí)現(xiàn)技術(shù),
3、并通過(guò)仿真對(duì)比了2D-HMM、HMM及Kalman三種濾波方法,證明了它的有效性.在分析2D-HMM濾波方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出與小波濾波相結(jié)合的新方法,并用仿真和實(shí)際信號(hào)對(duì)它進(jìn)行驗(yàn)證.第四章,在分析2D-HMM描述語(yǔ)音信號(hào)的基礎(chǔ)上,提出了2D-HMM征兆提取方法,從觀測(cè)序列形成、參數(shù)確定、時(shí)頻分割三個(gè)方面詳細(xì)討論了該方法的工作原理、具體算法及實(shí)現(xiàn)技術(shù),并用仿真和實(shí)測(cè)信號(hào)對(duì)它進(jìn)行驗(yàn)證.同時(shí),在分析該新特征優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,給出在SOFM框
4、架下將它與傳統(tǒng)特征相融合的算法.第五章,在簡(jiǎn)要回顧了HMM故障識(shí)別方法基礎(chǔ)上,提出了2D-HMM的故障識(shí)別與分類方法,給出了具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù),利用Bently實(shí)驗(yàn)臺(tái)升速過(guò)程振動(dòng)信號(hào)和現(xiàn)場(chǎng)軸承的多模式觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性.第六章,簡(jiǎn)要介紹了C++ Builder和MATLAB二種軟件的開(kāi)發(fā)環(huán)境及混合編程的實(shí)現(xiàn)方法,開(kāi)發(fā)出基于2D-HMM的故障診斷軟件原型,給出了軟件的基本組成和主要功能模塊.第七章,對(duì)本論文的研究工作和成果進(jìn)行總結(jié),展
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