基于支持向量機的回轉窯減速機故障診斷方法研究.pdf

1、水泥回轉窯是水泥生產線上重要的化工設備,回轉窯保持連續(xù)、穩(wěn)定的運行是提高水泥企業(yè)生產效率的重要途徑。目前針對回轉窯建立的中控系統(tǒng)只提供了其化學反應過程中工藝參數的在線監(jiān)測與故障診斷,對于同樣影響著回轉窯運行狀態(tài)的托輪、減速機等機械設備的故障診斷,企業(yè)通常采用人工方式完成。一旦這些設備發(fā)生故障,企業(yè)就得采取臨停搶修,承受較大的經濟損失。
　　論文來源于“新型干法水泥生產線關鍵部件在線監(jiān)測與故障診斷技術”中的故障診斷技術模塊,希望通過

2、對機械設備狀態(tài)的識別以實現故障的早期發(fā)現,故障原因的快速判定,避免故障擴大和引起繼發(fā)故障,為設備的智能維護提供決策依據。
　　振動信號分析技術是目前獲取旋轉類機械設備故障信息的主要方法,旋轉類機械設備振動信號具有的非平穩(wěn)特點使得使用傳統(tǒng)分析方法如傅里葉變換、小波變換所得結果的物理含義并不明確。希爾伯特-黃變換將信號分解為本征模態(tài)函數,由此使得瞬時頻率具有了物理含義,這種特點使得其成為對非平穩(wěn)信號進行分析的有利工具。希爾伯特-黃變換

3、由經驗模態(tài)分解和希爾伯特譜分析組成,經驗模態(tài)分解是希爾伯特-黃分析的核心內容,論文就經驗模態(tài)分解的自適應濾波特性做了詳細的分析,并將希爾伯特譜和小波譜所能獲得的時頻分辨率做了對比討論。
　　支持向量機以統(tǒng)計理論為數學基礎,具有適合于小樣本分類的特點,更大的泛化能力使得其避免了過擬合現象的發(fā)生。模型選擇是支持向量機訓練的重要一步,論文對網格尋優(yōu)和交叉驗證做了分析。
　　輸入到支持向量機中的特征向量對其分類能力具有很大的影響。矩