基于非平穩(wěn)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究.pdf

1、為滿足現(xiàn)代旋轉(zhuǎn)機(jī)械非平穩(wěn)信號(hào)處理的需求，提高對(duì)復(fù)雜信號(hào)故障診斷的準(zhǔn)確率，同時(shí)也能得到直觀的故障診斷結(jié)果，提出將非平穩(wěn)信號(hào)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合應(yīng)用于故障診斷。主要包括三種非平穩(wěn)分析方法：短時(shí)傅里葉變換，Wigner分布和小波變換。針對(duì)非平穩(wěn)分析結(jié)果的特點(diǎn)，本文提出了一種有效的特征提取方法，即對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)分析后的同一頻率（或尺度）、不同時(shí)間上的數(shù)據(jù)，做數(shù)學(xué)處理，從而把非平穩(wěn)分析的結(jié)果由三維圖形轉(zhuǎn)化為二維譜，然后再選取特征頻率（或尺度）上的數(shù)

2、據(jù)作為特征值。通過(guò)試驗(yàn)確定了特征提取方案，試驗(yàn)結(jié)果表明，短時(shí)傅里葉變換適合采用方差方案，Wigner分布適合采用最大值方案，而小波變換可以采用平方和方案來(lái)尋找特征尺度。最終成功提取出若干能最大限度反映故障特征的特征值，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。
　　 采用MATLAB開(kāi)發(fā)了一個(gè)面向?qū)ο蟮?、通用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件。軟件主要有三個(gè)創(chuàng)新之處：可自動(dòng)讀取樣本；訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可保存和移動(dòng)；軟件通用化。
　　 采用實(shí)驗(yàn)室故障模擬試驗(yàn)的數(shù)據(jù)對(duì)

3、基于非平穩(wěn)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法的診斷效果作了研究，并與傳統(tǒng)的頻譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后的診斷效果作對(duì)比。結(jié)果表明，這三種非平穩(wěn)的分析方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后的診斷效果都優(yōu)于頻譜分析，尤其短時(shí)傅里葉變換和小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后的診斷準(zhǔn)確率是比較理想的，可以滿足現(xiàn)代旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的需求，具有較好的應(yīng)用前景。另外，診斷的結(jié)果不再是一個(gè)復(fù)雜的三維圖譜，而是直觀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，使得利用非平穩(wěn)分析方法進(jìn)行故障診斷的方式從對(duì)復(fù)雜的圖譜的判斷上