基于小波分析和神經網絡的轉子系統(tǒng)故障診斷方法的研究.pdf

1、在現代化生產中，機械設備系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷問題越來越受到重視，它具有很大的實用價值并能獲得顯著的經濟效益。近幾年來，許多國內外學者對此進行了很多研究，提出了故障診斷的新方法、新技術，并在工程實際中得到了應用。在應用中，傳統(tǒng)的時域分析、頻域分析和相關函數分析都得到了不斷的改進；灰色關聯度、模糊隸屬度、專家系統(tǒng)、小波分析及神經網絡等方法在定性地分析系統(tǒng)運動狀態(tài)中得到廣泛的應用；而定量地分析系統(tǒng)的故障狀態(tài)是學術界一直關注的問題。

2、 把小波和神經網絡理論應用于機械系統(tǒng)故障診斷的研究方法目前正處于新的發(fā)展階段，也是近年來國內外學術界的新動向。本文基于小波分析和神經網絡方法對轉子模型的故障診斷與模式分類進行了研究。圍繞小波分析、小波包分析和神經網絡的診斷方法進行理論分析和實驗驗證。通過分析、比較，證明本文故障診斷方法的有效性。 本文通過用小波分析進行奇異信號的檢測和對信號消噪的實例，討論了小波變換在處理非平穩(wěn)信號的優(yōu)勢。針對用傳統(tǒng)方法難以提取轉子故障特征的實際