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證據(jù)理論在新無量綱參數(shù)融合中的應用研究及改進
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設計） |
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課程(專業(yè))
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電氣工程及其自動化 |
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關鍵詞
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故障診斷技術|無量綱參數(shù)融合 |
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適用年級
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大學 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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80 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+ppt |
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文件大小
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1149K |
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發(fā)布時間
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2019-12-18 19:25:00 |
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| 發(fā)布人 |
kj008 |
內容簡介：
證據(jù)理論在新無量綱參數(shù)融合中的應用研究及改進，畢業(yè)論文，共56頁，18544字，附開題報告、外文翻譯、答辯文稿。
摘要
隨著現(xiàn)代科學技術水平的提高，旋轉機械設備的組成和結構越為復雜，近年來，各個大型工業(yè)領域則對這些設備的要求也越來越高，在單一的故障診斷方法中，這些設備往往容易發(fā)生故障和致使設備經(jīng)常的維修以及更換，因此，人們對設備以及產(chǎn)品的可靠性越來越重視。
對于一些大型又復雜的機械設備，進行可靠性分析時，會面臨著可靠性數(shù)據(jù)不足的問題，所以，設備故障的檢測變得尤其的重要，而基于多種并發(fā)故障診斷技術在現(xiàn)代工業(yè)中慢慢的取代單一故障診斷技術，它能有效的提高故障診斷決策的精確性和快速性。
本課題針對石化企業(yè)的旋轉機械檢測和故障診斷技術改進的問題，基于無量綱指標，采用D-S證據(jù)理論改進的數(shù)據(jù)融合方法法，重新構造基于隸屬度函數(shù)的基本概率賦值函數(shù)，在Pignistic概率的組合算法中，計算出靜態(tài)折扣因子，實現(xiàn)對多源數(shù)據(jù)的組合，通過這種方式進行數(shù)據(jù)融合導出更多關于決策分析的有效數(shù)據(jù)。
本課題主要內容如下：
（1）首先介紹了旋轉機故障診斷技術的背景、意義及其國內外的發(fā)展現(xiàn)狀。
（2）描述了無量綱指標在證據(jù)理論中的應用，說明無量綱指標的數(shù)學公式和故障區(qū)間的確定。
（3）闡述D-S理論的概念，分析改進后的證據(jù)理論的優(yōu)缺點，提出Pignistic概率距離組合成一種新的數(shù)據(jù)融合方法
（4）采取實際的數(shù)據(jù)，通過Matlab實驗仿真，對算法的調試，并加以總結分析。
結果表明，該算法雖然可以較快的實現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化，但并不適用于該本實驗所采集的數(shù)據(jù)，因此結果并不太理想。
關鍵詞：故障診斷技術； 無量綱參數(shù)融合； 證據(jù)理論； Pignistic概率距離
目 錄
摘 要 I
Abstract Ⅱ
目 錄 Ⅲ
第一章 概述 1
1.1 課題背景與研究意義 1
1.2 國內外的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 2
1.3 本文主要研究內容 3
第二章 無量綱參數(shù) 4
2.1 無量綱參數(shù) 4
2.1.1無量綱參數(shù)的概念 4
2.1.2 無量綱參數(shù)的計算 4
2.1.3 旋轉機械故障區(qū)間的確定 5
2.2 數(shù)據(jù)融合的方法及應用 6
2.3 小結 7
第三章 數(shù)據(jù)融合故障診斷方法研究 8
3.1 數(shù)據(jù)融合技術 8
3.2 證據(jù)理論 8
3.2.1 D-S證據(jù)理論 9
3.2.2 改進的D-S證據(jù)理論 10
3.3 Pignistic概率距離組合方法 12
3.4 算法的優(yōu)缺點 13
3.5 小結 13
第四章 實驗 15
4.1 實驗的環(huán)境 15
4.2 實驗的方法設計 15
4.3 實驗的步驟 16
4.4 實驗對比分析 19
第五章 總結與展望未來 20
5.1 總結 20
5.2 展望未來 20
參考文獻 22
致謝 24
附錄 25
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