基于ICA-SVM模型的水泥磨机减速机故障诊断研究

摘要

粉磨系统在“三磨一烧”的水泥的生产过程中占有非常重要的地位,立式辊磨机（以下简称立磨）集破碎、粉磨、烘干于一体，是一种综合性很高的粉磨装置，因其流程简单、能耗低、占地少、粉磨效率高等优点,目前被广泛地应用于现代新型干法水泥生产线上。减速机不仅是立磨的动力传递单元还是物料、磨盘、辊磨的支撑体，因其长期工作在高温、多尘、重载、大转矩、强冲击的环境下，发生故障的概率较高。为了保证设备安全、稳定、高效地运行，有必要对磨机减速机的故障诊断进行研究。
　　基于以上目的，本文以立磨减速机为研究对象，以“特征提取—模式分类”的诊断方法为工具，以实现减速机故障诊断为目标，主要进行以下工作：
　　（1）阐述研究立磨减速机故障诊断的意义；了解与立磨减速机故障诊断相关领域的研究现状及发展方向，综合分析对比各种故障诊断方法的优缺点，结合水泥生产线的现场情况选择适合用于减速机故障诊断的方法。
　　（2）研究立磨减速机主要零部件齿轮、轴承、轴的振动机理、振动模型、失效形式及原因和典型故障信号特征。
　　（3）采用独立分量分析（Independent component analysis,ICA）为特征提取的方法。详细的介绍ICA的原理、实现算法、不同情况下的源数估计问题以及基于奇异值的特征提取方法。本文分别在源数估计问题和特征提取方法上提出改进和创新，提出基于邻近奇异值比值的源数估计方法和基于ICA奇异值分解的特征提取方法，实验证明效果很好。
　　（4）选用理论基础比较完善的，基于结构风险最小化而设计的支持向量机（support vector machine，SVM）作为故障识别的分类器，在介绍完SVM的分类原理之后，利用SVM成功的实现不同故障模式下的分类。
　　（5）设计两个实验分别验证“ICA-SVM故障诊断模型”的可行性和推广性，在证明该模型可行性和推广性效果都较好的基础上，在立磨减速机进行试用,试用效果良好。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 课题研究背景

1.3 课题研究意义

1.4 相关领域综述及研究现状

1.5 主要研究内容

第2章 减速机故障机理与失效形式

2.1 齿轮故障特性分析

2.2 滚动轴承故障特性分析

2.3 轴故障特性分析

2.4振动监测标准

2.5 本章小结

第3章 基于ICA故障特征提取

3.1 独立分量分析简介

3.2 盲源信号分离的预处理方法

3.3 盲源分离算法

3.4 信号源数估计

3.5 特征提取

3.6 模型可行性实验（一）

3.7 本章小结

第4章 基于SVM故障模式识别

4.1 支持向量机的理论基础

4.2 支持向量机

4.3 多分类支持向量机

4.4 SVM分类模型的建立

4.5 模型可行性实验（二）

4.6 本章小结

第5章 磨机减速机故障诊断

5.1 模型推广性实验

5.2 立磨减速机应用实验

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 未来展望

致谢

参考文献