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文檔簡介
1、考慮到機械故障的發(fā)展特點，本文涵蓋曳引機的故障預(yù)測和故障診斷兩個分支，在系統(tǒng)研究SVM和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)上，提出將LS-SVM應(yīng)用于曳引機故障預(yù)測以及將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷中，實現(xiàn)了曳引機的智能故障診斷。論文的主要研究內(nèi)容如下：1．曳引機機械振動故障機理分析及故障征兆提取在對曳引機振動故障特征進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，采用加速度傳感器、NIPCI4472B數(shù)據(jù)采集卡、LabVIEW和MATLAB軟件對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對振動信號的
2、數(shù)據(jù)采集點以及數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊進(jìn)行了設(shè)置。采用LabVIEW軟件采集到曳引機振動加速度信號的功率譜，結(jié)合故障頻率特征，初步診斷出曳引機存在滾動軸承故障。2．基于LS-SVM的曳引機振動故障預(yù)測技術(shù)采用LS-SVM方法對曳引機振動信號的各時域分量進(jìn)行預(yù)測，提出了一種自動搜尋最優(yōu)參數(shù)方法，提高了算法的效率。根據(jù)LS-SVM的預(yù)測結(jié)果，結(jié)合故障預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)給出各個工作狀態(tài)的預(yù)報信號。采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與LS-SVM方法進(jìn)行對比研究，結(jié)果顯示LS-
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