軋機非線性振動的診斷分析與預測(編輯修改稿)
2025-07-26 05:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 間的分維數(shù)、李雅普諾夫指數(shù)和柯爾莫哥洛夫熵等參數(shù)，對系統(tǒng)是否為混沌行為進行判定，如果是就可以利用混沌吸引子的特征進行混沌預測，如果不是，即改用別的方法；（4）計算其最大可預測時間尺度；（5）在相空間中計算各點到中心點之間的歐式距離找出的臨近點個，在時間尺度內(nèi)，利用加權(quán)局域預測法求得；（6）根據(jù)相空間重構(gòu)理論有： 和 則對應，所以將的最后一維取出，可得的預測值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測與混沌預測的比較：● 綜合決策模型 (基于信息融合理論和綜合集成技術(shù)的復雜系統(tǒng)診斷預測)復雜機械系統(tǒng)多傳感器信號采集特征提取和優(yōu)化分類層 局部信息融合診斷層NN1NN2NNI．．．綜合決策輸出層人 機 接 口 模 塊多源過程信息監(jiān)測狀態(tài)結(jié)論 . 集成決策網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)原理圖局部融合子系統(tǒng)NN1NN2NN3 ．．． ．．．特征矩陣決策融合子系統(tǒng)NN1NN2NNJ ．．． ．．．關(guān)聯(lián)分析監(jiān)測狀態(tài)輸出 信息綜合決策系統(tǒng)實現(xiàn)原理圖214。170。202。182。185。230。202。228。179。246。智能故障監(jiān)測與診斷系統(tǒng)振動、噪聲等 現(xiàn) 場工況信息局部信號分析監(jiān)測測 量方 程建 立求 解系統(tǒng)動力建模分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、材 料 等工藝信息典 型動 力特 性分 析運行狀態(tài)綜合決策診斷專家經(jīng)驗、學習樣本和人機接口局部狀態(tài)信息關(guān)聯(lián)與 分 類集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別與 決 策狀 態(tài)監(jiān) 測結(jié) 果 、故障早期診斷小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)4）需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題◆ 非線性振動的動力學定性分析和參數(shù)識別方法的有機結(jié)合（基于灰箱理論的狀態(tài)參量—故障形式診斷知識庫建立）◆ 狀態(tài)界定：建立實現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行和故障狀態(tài)定性分界的有效方法，從而采用不同分析模型（非線性序列預測方法）◆ 邊界判別：建立不同非線性振動狀態(tài)的有效判別方法，從而采用不同適用方法分析預測（不同參數(shù)作用下振動特征分析）◆ 確定軋機振動監(jiān)測需要提取的狀態(tài)參量類型：如扭轉(zhuǎn)力矩、橫向力矩、聲發(fā)射信號等（基于軋機工作振動機理和信息耦合原理）◆ 研究溫度、材料參數(shù)變化等非故障非線性因素對分析帶來的誤差（包括測量溫度場分布、彈性模量E、極慣性矩Ip等材料參數(shù)隨溫度變化情況） 課題研究的幾點體會1）文獻閱讀、調(diào)研階段l 有的放矢、提高效率、脈絡(luò)清晰：l 書籍和文獻結(jié)合；l 略讀和精讀結(jié)合；l 綜述文獻和專題研究結(jié)合；l 基礎(chǔ)理論和最新進展結(jié)合；l 前人研究線索和自身思路對象結(jié)合2）研究階段、逐層深入l 由淺入深；l 由改進、結(jié)合、完善到提出、建構(gòu)、創(chuàng)新；
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