检索结果-南通市图书馆

作者：李云峰东北石油大学

学位级别：硕士

往复压缩机广泛用于石油化工企业,往复压缩机零部件众多,结构复杂,通常在高温、高压、易燃、易爆的工作环境中运行,一个微小故障可能会导致严重的安全事故问题。往复压缩机故障检测与诊断技术一直是科研人员研究的热点,最小化停机时间... 详细信息

往复压缩机广泛用于石油化工企业,往复压缩机零部件众多,结构复杂,通常在高温、高压、易燃、易爆的工作环境中运行,一个微小故障可能会导致严重的安全事故问题。往复压缩机故障检测与诊断技术一直是科研人员研究的热点,最小化停机时间和成本是石油化工生产中的一个重要指标,因此,研究往复压缩机故障诊断技术对降低事故发生率、提高产能具有重要的经济意义。往复压缩机是一种高噪设备,在生产运行中,各个零部件的振动、冲击及其背景噪声相互耦合,基于传统的信号处理方法很难从复杂的信号中提取有用的故障信息。本文针对往复压缩机信号非线性、非平稳的特点,提出了一种基于自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)的往复压缩机故障诊断方法,以实现对往复压缩机故障的精确诊断。首先,阐述了本文的研究背景和意义,探讨了近几年出现的盲解卷积故障诊断算法的优越性,并对几种常见的智能模式识别方法进行了对比分析,提出了本文故障特征提取与模式识别的研究构想。其次,对MCKD解卷积方法进行深入研究,针对MCKD解卷积方法中由于滤波效果受滤波器长度、故障周期等参数的影响问题,提出了改进的MCKD方法。该方法的核心是采用飞蛾捕焰优化算法,并以近似熵作为适应度函数对MCKD滤波器长度L、故障周期T进行寻优,得到最优的参数组合,自适应地实现MCKD对信号的降噪。然后,采用集合经验模式分解(EEMD)方法对降噪信号进行分解,并根据相似性准则选取故障信息丰富的固有模态分量(IMF)进行信号重构。仿真信号和实测信号的验证结果表明:该方法能够有效地提取出往复压缩机的故障特征信息。计算重构后信号的精细复合多尺度模糊熵值,并构建特征矩阵。最后,针对往复压缩机振动信号的多源冲击耦合、强背景噪声干扰等特征,对MCKD、EEMD、精细复合多尺度模糊熵、极限学习机等理论与方法进行融合,提出了基于自适应最大相关峭度解卷积的往复压缩机故障诊断方法。其流程包括采集往复压缩机振动加速度信号,将自适应最大相关峭度解卷积对信号进行解卷积处理,利用EEMD和精细复合多尺度模糊熵提取故障特征,并利用极限学习机对故障进行分类。结果表明该方法可实现不同故障类型的诊断,并与多种特征提取方法进行比较,验证了基于自适应最大相关峭度解卷积方法提取故障特征的优越性。

关键词：自适应最大相关峭度解卷积精细复合多尺度模糊熵往复压缩机极限学习机故障诊断

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基于自适应MCKD的滚动轴承故障特征提取

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机械强度 2020年第6期42卷 1293-1301页

作者：陈丙炎宋冬利张卫华程尧李佳元西南交通大学牵引动力国家重点实验室成都610031

针对最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)方法无法自动识别轴承故障脉冲周期,需要对样本进行重采样以及输入参数过多的不足,提出一种自适应MCKD(Adaptive Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,AMCKD)方法。采用包络信号的周期调制强度(Periodic Modulation Intensity,PMI)自适应地确定轴承故障脉冲周期,在迭代求解最优解卷积滤波器的过程中不断更新,使之逐渐逼近真正的故障周期,以实现自适应提取周期性脉冲特征的目标;最后选择相关峭度最大的滤波信号作为最优解卷积信号。与MCKD方法相比,AMCKD方法能够适应性地识别故障脉冲周期,避免了对信号进行重采样,减少了算法的输入参数。仿真和实验结果验证了AMCKD方法在滚动轴承故障特征提取方面的有效性,且与Fast Kurtogram方法的对比结果显示了AMCKD方法在增强周期性脉冲特征方面的优越性。

关键词：特征提取早期故障滚动轴承自适应最大相关峭度解卷积周期调制强度

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基于QH-ITD和AMCKD的滚动轴承故障诊断研究

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电子测量与仪器学报 2020年第4期32卷 79-89页

作者：吴涛熊新吴建德马军昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500

由于滚动轴承早期微弱故障易受噪声影响导致难以对故障进行诊断。针对原固有时间尺度(ITD)和三次样条插值改进ITD算法的不足以及最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滤波器长度参数选取困难的问题,提出基于四次Hermite插值改进的ITD(QH-ITD... 详细信息

由于滚动轴承早期微弱故障易受噪声影响导致难以对故障进行诊断。针对原固有时间尺度(ITD)和三次样条插值改进ITD算法的不足以及最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滤波器长度参数选取困难的问题,提出基于四次Hermite插值改进的ITD(QH-ITD)算法和利用变步长网络搜索参数寻优改进MCKD(AMCKD)算法。该方法首先利用QH-ITD算法对原滚动轴承故障信号进行分解运算,然后利用峭度指标和互相关系数筛选相应的分量信号进行重构,再利用AMCKD算法中对重构信号进行降噪处理,最后利用Teager-Kaiser能量算子进行解调处理,提取出故障特征信息并判断故障类型。通过人工模拟的滚动轴承损伤故障诊断实验和全寿命周期的轴承早期微弱故障诊断实验,验证了所提方法可以有效地对滚动轴承的早期微弱故障进行诊断识别。

关键词：改进的固有时间尺度分解自适应最大相关峭度解卷积变步长网络搜索故障诊断

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