基于支持向量机的旋转机械振动故障诊断研究

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1、Ｖ工程硕±专业学位论文■ThesisfortheGraduateCandidateTestResearchOnRotatingMachineryVibrationFaultDiagnosisBasedOnSupportVectorMachineCandidate:XuXuejiaoTutor:YuBoLiuJianhuiField:InstrumentationEngineeringTrainingcategory:Full-timeType:ApplicationResearchDateoforal

2、examination:23thMay.2016University:NortheastPetroleumUniversity学位论文独创性声明本人所呈交的学位论文是我在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：日期：学位论文使用授权声明本人完全了解东北石油大学有关保留、使用学位论文的规定。学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交

3、论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，可以公布论文的全部或部分内容。东北石油大学有权将本人的学位论文加入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》、《中国博士学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库》。保密的学位论文在解密后适用本规定。学位论文作者签名：论文指导教师签名：指导小组成员签名：I东北石油大学工程硕士专业学位论文基于支持向量机的旋转机械振动故障诊断研究摘要当今科学技术迅猛发展，大型旋转机械正面向大型、复杂、智能的方向发展，对旋转机械进行状态监测和故

4、障诊断受到越来越多的重视，智能故障诊断技术也逐渐发展起来。支持向量机是一种基于统计学习理论的新兴的机器学习理论，可以有效地解决小样本故障分类问题，所以将支持向量机引入到旋转机械故障诊断技术领域中，可以方便有效地对故障进行诊断。对大型旋转机械进行智能故障诊断的研究，对避免巨大的经济损失和严重的伤亡事故具有重大的意义。本论文主要以支持向量机理论算法为研究方法，针对智能故障诊断技术进行了详细的实验研究。面向大型旋转机械，文中详细研究了支持向量机的理论算法和故障诊断模式识别方法，设计了以LabVIEW和MATLAB为软件

5、开发平台的基于支持向量机的旋转机械故障诊断系统。主要研究内容如下：本论文对大型旋转故障诊断技术的应用与发展现状做了详细的介绍，深入研究了统计学习理论与支持向量机理论方法，综述了支持向量机的发展现状与支持向量机在故障诊断技术中的研究发展。为支持向量机应用于旋转机械故障诊断研究奠定了很好的基础。以LabVIEW和MATLAB为软件开发平台，结合硬件系统设计了一套集旋转机械振动测试与故障诊断于一体的智能系统，系统包括：数据采集、数据处理、信号分析、数据管理、特征提取以及故障识别等模块。系统中可以有效对数据进行采集处理，

6、并且对振动信号进行时频分析，利用小波包分析方法，对采集到的振动信号进行小波包分解重构，将得到的小波包能量值作为特征向量输入到基于支持向量机的模式识别模块，建立支持向量机训练模型，实现旋转机械的故障识别。通过现场测得的大量旋转机械振动数据，对基于支持向量机的旋转机械振动故障诊断系统进行实验验证，通过大量的实验来优化支持向量机的参数和改善系统的设计，从而完善整个故障诊断系统，实现基于支持向量机的振动故障分类，从而达到尽早发现旋转机械故障的目的。关键词：旋转机械，故障诊断，支持向量机，特征提取，振动测试II东北石油大学

7、工程硕士专业学位论文ResearchOnRotatingMachineryVibrationFaultDiagnosisBasedOnSupportVectorMachineABSTRACTNowadaysscienceandtechnologyhavedevelopedrapidly.Largerotatingmachineryisdevelopingtowardlarge-scale,complex,intelligentdirection.Conditionmonitoringandfaultdiagnos

8、isofrotatingmachineryreceivemoreandmoreattention.Intelligentfaultdiagnosistechnologyisalsograduallydeveloped.Supportvectormachineisakindofbasedonstatisticallearningtheoryemergingtheoryofm