日本TOKIMEC電磁閥DG4V-3-2A-M-P2-T-7-54日本TOKIMEC東機(jī)美電磁閥.液壓電磁換向閥.葉片泵.日本TOKIMEC（東京計(jì)器,，東機(jī)美）隨著工業(yè)自動(dòng)化和裝備制造水平的不斷提高,作為現(xiàn)代工業(yè)中重要的生產(chǎn)設(shè)備,旋轉(zhuǎn)機(jī)械的結(jié)構(gòu)和功能也日益復(fù)雜,其在工業(yè)生產(chǎn)中往往承擔(dān)著關(guān)鍵作用,一旦發(fā)生故障,將有可能導(dǎo)致巨大的停機(jī)損失,。因此,利用現(xiàn)代信息技術(shù)和信號(hào)處理方法監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并采取響應(yīng)措施是有重要意義的。然而,現(xiàn)有故障診斷技術(shù)往往面臨著監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大,、故障特征提取困難等問(wèn)題,。

日本TOKYOKEIKI東京計(jì)器電磁閥DG4V-3-0C-M-U7-H-7-54 DG4V-3-0B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-0BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-1C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-1B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-1BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-2C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-2B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-2BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-3C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-3B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-3BL-M-U7-H-7-54 DG4V-3-6C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-6B-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-6BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-7C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-7B-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-7BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-8C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-8B-M-U7-H-7-54 DG4V-3-8BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-22C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-22B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-22BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-31C-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-31B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-31BL-M-U7-H-7-54,、DG4V-3-33C-M-U7-H-7-54 DG4V-3-33B-M-U7-H-7-54

本論文基于壓縮感知理論,以旋轉(zhuǎn)機(jī)械重要的零部件——軸承和齒輪為研究對(duì)象,分別從在線監(jiān)測(cè),、離線分析和壓縮存儲(chǔ)三個(gè)方面開(kāi)展研究工作,建立故障分類與識(shí)別方法。在基于振動(dòng)信號(hào)的在線監(jiān)測(cè)方面,本論文研究了基于冗余字典的軸承故障壓縮感知分類方法,。針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)在傳統(tǒng)正交變換基下的變換系數(shù)稀疏性較差的問(wèn)題,提出了基于冗余字典的振動(dòng)信號(hào)稀疏表示方法,通過(guò)隨機(jī)降維和稀疏求解,實(shí)現(xiàn)了軸承故障的稀疏分類,。同時(shí),研究了軸承轉(zhuǎn)速對(duì)該方法故障分類正確率的影響,分析了該方法對(duì)軸承早期微弱故障的識(shí)別性能,并探討了稀疏分類方法與傳統(tǒng)模式識(shí)別方法在分類效果上的差異。在振動(dòng)信號(hào)的離線分析方面,本論文建立了基于稀疏降維和小波能量特征的壓縮感知故障分類方法,?；谛〔O大值的信號(hào)稀疏表示方法能夠克服離線分析面臨的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸難題,通過(guò)稀疏降維和優(yōu)化求解日本TOKIMEC電磁閥DG4V-3-2A-M-P2-T-7-54日本TOKIMEC東機(jī)美電磁閥.液壓電磁換向閥.葉片泵.日本TOKIMEC（東京計(jì)器，東機(jī)美）

隨著工業(yè)自動(dòng)化和裝備制造水平的不斷提高,作為現(xiàn)代工業(yè)中重要的生產(chǎn)設(shè)備,旋轉(zhuǎn)機(jī)械的結(jié)構(gòu)和功能也日益復(fù)雜,其在工業(yè)生產(chǎn)中往往承擔(dān)著關(guān)鍵作用,一旦發(fā)生故障,將有可能導(dǎo)致巨大的停機(jī)損失,。因此,利用現(xiàn)代信息技術(shù)和信號(hào)處理方法監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并采取響應(yīng)措施是有重要意義的,。然而,現(xiàn)有故障診斷技術(shù)往往面臨著監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大、故障特征提取困難等問(wèn)題,。本論文基于壓縮感知理論,以旋轉(zhuǎn)機(jī)械重要的零部件——軸承和齒輪為研究對(duì)象,分別從在線監(jiān)測(cè)、離線分析和壓縮存儲(chǔ)三個(gè)方面開(kāi)展研究工作,建立故障分類與識(shí)別方法,。在基于振動(dòng)信號(hào)的在線監(jiān)測(cè)方面,本論文研究了基于冗余字典的軸承故障壓縮感知分類方法,。針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)在傳統(tǒng)正交變換基下的變換系數(shù)稀疏性較差的問(wèn)題,提出了基于冗余字典的振動(dòng)信號(hào)稀疏表示方法,通過(guò)隨機(jī)降維和稀疏求解,實(shí)現(xiàn)了軸承故障的稀疏分類。同時(shí),研究了軸承轉(zhuǎn)速對(duì)該方法故障分類正確率的影響,分析了該方法對(duì)軸承早期微弱故障的識(shí)別性能,并探討了稀疏分類方法與傳統(tǒng)模式識(shí)別方法在分類效果上的差異,。在振動(dòng)信號(hào)的離線分析方面,本論文建立了基于稀疏降維和小波能量特征的壓縮感知故障分類方法,。基于小波模極大值的信號(hào)稀疏表示方法能夠克服離線分析面臨的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸難題,通過(guò)稀疏降維和優(yōu)化求解