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信息熵分析方法研究及其在故障诊断中的应用

作者：林洪彬 Publish: 2006-7-12 Hits:-

【中文题名】

信息熵分析方法研究及其在故障诊断中的应用

【英文题名】

Study on Information Entropy Methods and Its Application on Fault Diagnosis

【学科专业】

检测技术及自动化装置

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-12

【中关键词】

故障诊断,特征提取,复杂度信息熵,多分辨率奇异谱熵,信息传递,

【英关键词】

Fault diagnosis,Feature extracting,Complexity information entropy,Multi-resolution singular spectrum entropy,Information transfer,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>>

【论文摘要】

随着工业生产自动化程度的日益提高,机械系统结构日趋复杂,对设备故障诊断提出的要求也越来越高。信号特征的有效提取成为故障诊断关键技术之一。为解决复杂机械系统中信号特征的提取问题,本文采用信息熵分析方法,对机械信号特征提取和定量评价方法进行研究。首先,在查阅大量国内外相关文献的基础上,分析故障诊断领域中信息熵分析方法的研究现状和存在问题,研究结合小波分析和奇异谱分析的多分辨率奇异谱熵模型和计算方法,对多分辨率奇异谱熵模型进行优化。其次,针对传统信息熵方法在突变信息特征提取中存在的不足,对传统信息熵模型进行改进和完善,研究用于评价信号能量分布特征的信息概率计算方法,并以此为基础构建复杂度信息熵模型,以实现信号复杂性特征的定量描述。进一步,针对故障状态下信号的耦合特性,运用信息传递特性分析方法,提出有向信息传递指数及计算方法,用于评价信号间的信息关联特性。以理论分析和对比实验相结合的方式对上述分析方法进行信号特征提取可行性进行验证。最后,以旋转实验平台测试信号为研究对象,分析转轴裂纹、转子局部碰摩、支撑轴承座松动三种状态下的信号特征,采用复杂度信息熵和信息传递分析方法进行特征...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-10
第1章绪论	10-17
1.1 课题研究的目的和意义	10-12
1.2 国内外研究现状	12-14
1.3 目前研究中存在的主要问题	14-15
1.4 本文研究主要内容	15-17
第2章信号的信息熵特征描述方法研究	17-41
2.1 引言	17
2.2 信息熵在信号特征提取中的应用研究	17-21
2.2.1 信息的定量描述方法	17-20
2.2.2 传统信息测度的局限性	20-21
2.3 信号在不同分析空间中的信息熵特征	21-28
2.3.1 时域信息熵	21-23
2.3.2 频域信息熵	23-24
2.3.3 时-频域信息熵	24-28
2.4 信号多分辨率奇异谱熵的研究	28-35
2.4.1 信号多分辨率奇异谱熵建模	28-32
2.4.2 参数选取与模型优化	32-35
2.5 仿真实验	35-40
2.5.1 信息熵仿真计算	35-39
2.5.2 实验结果分析	39-40
2.6 本章小结	40-41
第3章复杂度信息熵建模及优化	41-58
3.1 引言	41
3.2 复杂度信息熵的建模	41-46
3.2.1 组分概率与复杂度信息熵建模	41-43
3.2.2 复杂度信息熵的性质	43-46
3.3 复杂度信息熵模型优化	46-52
3.3.1 特征空间划分方法研究	46-50
3.3.2 适应度函数的构造	50-52
3.4 复杂度信息熵仿真实验研究	52-56
3.4.1 信息熵参数稳定性实验	52-54
3.4.2 信号参数敏感性实验	54-56
3.5 复杂度信息熵与传统信息熵的区别与联系	56-57
3.6 本章小结	57-58
第4章基于信息传递原理的状态特征提取	58-67
4.1 引言	58
4.2 信息关联与传递特性的分析机理	58-59
4.3 复杂度信息熵意义下信息传递理论的研究	59-63
4.3.1 联合组分分布概率	59-61
4.3.2 复杂度信息熵意义下的信息传递指数建模	61-63
4.4 复杂度信息熵意义下信息传递指数的仿真计算	63-66
4.5 本章小结	66-67
第5章故障诊断实验研究	67-77
5.1 引言	67
5.2 旋转实验台及振动信号测量系统	67-68
5.3 旋转实验台典型状态分析与诊断	68-76
5.4 本章小结	76-77
结论	77-78
参考文献	78-83
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	83-84
致谢	84-85
作者简介	85

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387759



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