狀態(tài)識別ppt課件(已修改)
2025-05-13 12:13 本頁面
【正文】 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 第 4章 狀態(tài)識別與判決方法原理 、貝葉斯判別、距離函數(shù)等識別方法。 本章學(xué)習(xí)要求 機械故障診斷技術(shù) 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 概述 機器 建模技術(shù)測量技術(shù) 分析聲音或振動信號C AD , C AE圖像處理結(jié)構(gòu)與強度 參數(shù)辨識 故障診斷FE M機械工程信號處理技術(shù) 應(yīng)用力學(xué)* Po w e r Spe c t ral Den si t y (PSD ), * C o rr e l a t i o n , * Fu z z y L o g i c , * B i sp e c t rum,* Hig h e r O rde r Sta t i c s (HO S), * Neu ral Net w o rks (N N ), * Wav e l e t T ran sform,* Sp e c t ral C o rr e l a t i o n Den si t y (SC D ), * T i meFreq u e n c y Dist rib u t i o n (TFD) ,* So u n d In t e n si t y , * Nea r Fie l d Aco u st i c Hol o g rap h i c s, * . ..* St a b i l i t y ,* C h a o s,* Frac t a l ,* . ..坐標(biāo)反求河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 概述 ? 機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷既有區(qū)別、又有聯(lián)系，同一學(xué)科的兩個層次 ： [簡易 /精密 ] – 狀態(tài)監(jiān)測也稱為簡易診斷，一般是通過測定設(shè)備的某些較為單一的特征參數(shù) (如振動、溫度、壓力等 )來檢查設(shè)備狀態(tài)，并根據(jù)特征參數(shù)值與門限值之間的關(guān)系來決定設(shè)備的狀態(tài) – 如果對設(shè)備進行定期或連續(xù)的狀態(tài)監(jiān)測，便可獲得有關(guān)設(shè)備狀態(tài)變化的趨勢規(guī)律，據(jù)此可預(yù)測和預(yù)報設(shè)備的將來狀態(tài)。通常這就叫做趨勢分析 – 故障診斷也稱為精密診斷，不僅要掌握設(shè)備的狀態(tài)正常與否，同時還需要對產(chǎn)生故障的原因、部件（位置）以及故障的嚴(yán)重程度進行深入的分析和判斷 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 概述 1 定義： 狀態(tài)識別 工程監(jiān)視和故障診斷技術(shù)的根本任務(wù)是根據(jù)機械設(shè)備的運行信息來識別機械設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)、其實質(zhì)是狀態(tài)識別、也即狀態(tài)分類。 2 狀態(tài)識別的實質(zhì)： 如何更好地通過對機械設(shè)備外部征兆的檢測、獲取正確的特征參數(shù)信息，并對這些信息進行分析處理。 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 概述 檢測對象 模 式 空 間 特 征 空 間 類 型 空 間 模式 采集 特征提取 特征選擇 分類 模式空間 特征空間 類型空間的相互轉(zhuǎn)換 故障診斷中模式識別的 本質(zhì)工作 ：如何通過對機械設(shè)備外部征兆的監(jiān)測，取得特征參數(shù)的正確信息進行分析和識別。 中醫(yī)、西醫(yī) 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 概述 例如： 傳統(tǒng)的對比分析診斷法在故障診斷的基礎(chǔ)上，通過計算分析、試驗研究、統(tǒng)計歸納法等手段，確定有關(guān)狀態(tài)的特征作為標(biāo)準(zhǔn)模式，然后在機械設(shè)備運行過程中，根據(jù)相應(yīng)特征的變化規(guī)律與參考模式進行比較，用人工分析和推理方法、判別機械設(shè)備的運行狀態(tài)。 由于機械設(shè)備自身機構(gòu)和運行過程及環(huán)境的復(fù)雜性，其 運行特征參數(shù)與狀態(tài)之間一般并無一一對應(yīng)的關(guān)系， 造成診斷方法十分復(fù)雜。本章將主要介紹幾種常用的識別方法。 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 主分量分析 概述 一項十分著名的工作是美國的統(tǒng)計學(xué)家斯通(stone)在 1947年關(guān)于國民經(jīng)濟的研究 。 他曾利用美國 1929一 1938年各年的數(shù)據(jù) ， 得到了 17個反映國民收入與支出的變量要素 ， 例如雇主補貼 、 消費資料和生產(chǎn)資料 、 純公共支出 、 凈增庫存 、 股息 、 利息外貿(mào)平衡等等 。 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 主分量分析 概述 在進行主成分分析后 ， 竟以 ％ 的精度 ， 用三個新變量就取代了原 17個變量 。 根據(jù)經(jīng)濟學(xué)知識 ，斯通給這三個新變量分別命名為 總收入 F 總收入變化率 F2和 經(jīng)濟發(fā)展趨勢 F3。 更有意思的是 ， 這三個變量其實都是可以直接測量的 。 河南工業(yè)大學(xué)機電學(xué)院 狀態(tài)識別與判決方法原理 主分量分析 概述 許多系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)，多變量的問題經(jīng)常會遇到。變量太多無疑增加分析問題的難度和復(fù)雜性，而且在許多實際問題中，多變量之間往往存在一定的關(guān)系。 人們會自然想到，能否在 相關(guān)分析 的基礎(chǔ)上，用較少的新變量代替原來較多的變量，而且使這些較
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