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博士学位论文
混合智能技术及其在故障诊断中的应用研究
申请人:雷亚国
学科(专业):机械工程
指导教师 何正嘉教授
訾艳阳副教授
年 月
分类号 密级
学号
混合智能技术及其在故障诊断中
的应用研究
学位 申请 人 : 雷亚国
指 导 教 师 :何正嘉 教授 訾艳阳 副教授
学 科 专 业 : 机械工程
学 位 类 别 : 工 学
年 月
R esearch on Hybrid Intelligent Technique and
Its Applications in Fault D iagnosis
D issertation Subm itted to
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摘要
论文题目 :混合智能技术及其在故障诊断中的应用研究
专 业 :机械工程
博 士 生 :雷亚国
指导教师 :何正嘉教授
訾艳阳副教授
摘 要
大型复杂机械设备的故障往 往表现为复杂性 、 不确定性 、 多故障并发性等 , 运用
单一的智能故障诊断技术 , 存在精度不高 、 泛化能力弱等问题 , 难以获得满意的诊断
效果, 故急需一种新的思路和方法来解决这些工程实际问题。
利用人工神经网络 、 模糊逻辑 、 遗传算法等单一智能技术之间的差异性和互补性 ,
扬长避短 , 优势互补 , 并结 合不同的现代信号处理技术和特征提取方法 , 将它们以某
种方式综合 、 集成或融合 , 提出混合智能诊断技术 , 能够有效地提高诊断系统的敏感
性 、 鲁棒性 、 精确性 , 降低 它的不确定性 , 准确定位故障发生的位置 , 估计其严重程
度 。因此 , 研究混合智能技 术及其在故障诊断中的应用 , 具有重要的科学理论意义和
工程应用价值 。论文正是围 绕这一艰难而又诱人的主题 , 以机械设备的早期 、 微弱和
复合故障的诊断为目的 , 对 混合智能故障诊断技术的基本原理和工程应用进行了深入
的研究 。
论文介绍了模糊逻辑、 神经网络 、 聚类算法和遗传算法等技术的基本概念和原理 ,
针对每种技术各举一例 , 说 明其使用方法和有效性 。描述了两种适合于处理非平稳 、
非线性信号的现代信号处理 技术 :小波包分析和经验模式分解 。小波包分析是小波变
换的延伸 , 以不同的尺度将 动态信号正交地分解到相互独立的频带中 , 提供无冗余 、
不疏漏的独立频带分解信号 的特征信息 ;经验模式分解方法基于信号的局部特征时间
尺度, 把动态信号分解为若 干个本征模式分量 , 正交地给出分解信号的本征信息 。所
以二者分别从不同角度来分析信号 , 各具特色。
为了提高机械故障诊断的准 确性 , 结合小波包分解和经验模式分解方法在分析动
态信号上的优势 , 特征评估 方法在选取敏感特征方面的特点 , 以及径向基函数神经网
络分类能力强的优点 , 提出