同濟(jì)大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文選題報告

及論文工作計劃課題名稱基于EMD和SVM的混合故障診斷及趨勢預(yù)測學(xué)號1130922 研究生顧嘉運 專業(yè)、年級機(jī)械設(shè)計及理論2011級所在院、系機(jī)械工程學(xué)院導(dǎo)師陳明教授 副導(dǎo)師 選題時間2012年11月1日同濟(jì)大學(xué)研究生院2012年11月1日一、立論依據(jù)課題來源、選題依據(jù)和背景情況、課題研究目的、理論意義和實際應(yīng)用價值1.1課題來源科技部“高檔數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造裝備”科技重大專項課題“高檔數(shù)控磨床與重型裝備故障預(yù)警和診斷技術(shù)”課題編號：2009ZX04014-1031.2選題依據(jù)和背景情況隨著工業(yè)技術(shù)與科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備日趨向大型化、集成化、連續(xù)化、柔性化和高度自動化方向發(fā)展。由此設(shè)備的功能越來越多，工作性能越來越高，組成結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，價格越來越昂貴，同時也對機(jī)械設(shè)備運行的安全性和可靠性提出了更高的要求?，F(xiàn)代機(jī)械設(shè)備的發(fā)展，一方面極大地提高了生產(chǎn)率和正品率，降低了生產(chǎn)成本和改善了勞動條件，取得了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益；另一方面也使生產(chǎn)潛伏著很大的危機(jī)，即一旦機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，不僅影響企業(yè)正常生產(chǎn)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，而且可能會危及人身安全，導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故和環(huán)保事故。故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷程大致可分為三個階段：（1）事后維修階段；（2）預(yù)防維修階段;（3）預(yù)知維修階段?，F(xiàn)在基本處于預(yù)知維修階段，預(yù)知維修不僅需要對實時故障進(jìn)行診斷分析，其關(guān)鍵在于對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測或周期檢測，提取特征信號，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測設(shè)備的發(fā)展趨勢。1.3課題研究目的鑒于大型設(shè)備的復(fù)雜性和生產(chǎn)持續(xù)性，設(shè)計出一套既可以實時分析診斷故障信號，又可以通過分析歷史數(shù)據(jù)對設(shè)備發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)。從而同時做到實時故障診斷和及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障和安全隱患，保證安全生產(chǎn)，減小損失。能及時地、正確地對各種異常狀態(tài)或故障狀態(tài)做出診斷，預(yù)防或消除故障，對設(shè)備的運行進(jìn)行必要的指導(dǎo)，提高設(shè)備運行的可靠性、安全性和有效性，以期把故障損失降低到最低水平。1.4理論意義和實際應(yīng)用價值裝備制造業(yè)的發(fā)展關(guān)系到國家經(jīng)濟(jì)安全，影響到我國科技的進(jìn)步，也是我國參與國際競爭實力和水平的體現(xiàn)。高檔數(shù)控機(jī)床與重型裝備廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶、汽車、發(fā)電設(shè)備等行業(yè)。這類高檔及重型數(shù)控裝備一旦發(fā)生故障將會對生產(chǎn)過程造成嚴(yán)重影響，使企業(yè)蒙受巨大經(jīng)濟(jì)損失。提高設(shè)備運行的安全性、可靠性，減少維護(hù)費用和生產(chǎn)費用已經(jīng)成為工業(yè)過程關(guān)注的焦點。同時，設(shè)備監(jiān)測診斷技術(shù)是企業(yè)采用先進(jìn)的設(shè)備管理手段進(jìn)行現(xiàn)代化生產(chǎn)的重要標(biāo)志，在企業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)中扮演著越來越重要的角色。其意義是十分明顯的，歸納起來，主要體現(xiàn)在：提高了設(shè)備的現(xiàn)代化管理水平；保證了產(chǎn)品質(zhì)量，提高了設(shè)備的可靠性；避免了重大事故的發(fā)生，減少了事故的危害性；可以獲得潛在的巨大經(jīng)濟(jì)效益。二、文獻(xiàn)綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)；所閱文獻(xiàn)的查閱范圍及手段2.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)八十年代后期，計算機(jī)技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展使對設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)視分析和智能化自動診斷成為可能。目前國外最新開發(fā)的一些系統(tǒng)有美國Bently公司的SystemiT^DataManager2000,TrendMaster2000系列產(chǎn)品、Scientific-AItlanta公司的M6000CHAMMP系統(tǒng)、ENTECK公司的PM系統(tǒng)、Bretech公司的TotalPlantMaintainence，ServiceContractProgram系統(tǒng)、CooperEnergy的RemoteConditionMonitoringService(RCMS)系統(tǒng)。其它國家如德國、日本、意大利等在狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的應(yīng)用方面都各具優(yōu)勢。我國自八十年代以來，也開始自行研制狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，如華中理工大學(xué)開發(fā)的200MW汽輪發(fā)電機(jī)組的壽命管理和故障診斷專家系統(tǒng)，可以診斷機(jī)組各類典型故障，如轉(zhuǎn)子不平衡、軸系不對中、油膜振蕩、轉(zhuǎn)子碰磨、軸承故障、軸承松動、葉輪松動等故障；西安交通大學(xué)智能儀器與診斷研究所研制的“大型回轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷在線離線兩用系統(tǒng)(RotView6.0)”，RotView6.0系統(tǒng)軟件以其獨創(chuàng)的全息譜技術(shù)為核心，全面利用了振動信號的幅頻相信息，大大提高了監(jiān)測診斷的信息量；南京汽輪發(fā)電機(jī)廠開發(fā)的多功能振動分析系統(tǒng)，西安熱工研究院研制的汽輪機(jī)組振動監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)，北京電力科學(xué)研究院、清華大學(xué)與陡河電廠聯(lián)合開發(fā)了大型汽輪發(fā)電機(jī)組振動監(jiān)測與輔機(jī)診斷系統(tǒng)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)研制的“微計算機(jī)化機(jī)組狀態(tài)監(jiān)視與故障診斷裝置MMMD”、南京理工大學(xué)的故障診斷系統(tǒng)、重慶大學(xué)研制的CCDDSI信號處理軟件系統(tǒng)等。東南大學(xué)自1990年以來研制了MFD系列工況監(jiān)視與故障診斷系統(tǒng)系統(tǒng)，包含振動監(jiān)測、穩(wěn)態(tài)分析、瞬態(tài)分析、振動數(shù)據(jù)采集及管理、趨勢分析等部分，己在國內(nèi)多家石化、電力、冶金企業(yè)使用，取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition，簡稱EMD)方法是由美國NASA的黃鍔博士提出的一種信號分析方法。它依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進(jìn)行信號分解，無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點與建立在先驗性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。正是由于這樣的特點，EMD方法在理論上可以應(yīng)用于任何類型的信號的分解，因而在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)上，具有非常明顯的優(yōu)勢。所以，EMD方法一經(jīng)提出就在故障診斷領(lǐng)域得到了迅速有效的應(yīng)用。支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,簡稱SVM)是在1995年提出的一種新的非常有潛力的分類技術(shù)，是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的模式識別方法。90年代，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論(StatisticalLearningTheory，SLT)的實現(xiàn)和由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等較新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究遇到一些重要的困難，比如如何確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的問題、過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)問題、局部極小點問題等，使得SVM迅速發(fā)展和完善，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。2.2所閱文獻(xiàn)的查閱范圍及手段所閱文獻(xiàn)來源于SAE論文、IEEE論文、中文期刊雜志、維普數(shù)據(jù)庫論文、萬方數(shù)據(jù)庫論文、中文專著以及日文期刊等等。主要通過網(wǎng)絡(luò)以及圖書館獲得。參考文獻(xiàn)HuangNE,ShenZ,LongSRetal.TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis.Proc.R.Soc.Lond.A,1998,454:903?995DejieYu,YuYang,JunshengCheng.Applicationoftime-frequencyentropymethodbasedonHilbert-Huangtransformtogearfaultdiagnosis.Measurement,Volume40,Issues9-10,November-December2007,Pages823-830V.K.Rai,A.R.Mohanty.BearingfaultdiagnosisusingFFTofintrinsicmodefunctionsinHilbert-Huangtransform.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume21,Issue6,August2007,Pages2607-2615Z.K.Peng,PeterW.Tse,F.L.Chu.AcomparisonstudyofimprovedHilbert-Huangtransformandwavelettransform:Applicationtofaultdiagnosisforrollingbearing.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume19,Issue5,September2005,Pages974-988YiQin,ShurenQin,YongfangMao.ResearchoniteratedHilberttransformanditsapplicationinmechanicalfaultdiagnosis.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume22,Issue8,November2008,Pages1967-1980MichaelFeldman.Hilberttransforminvibrationanalysis.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume25,Issue3,April2011,Pages735-802AndreaPigorini,AdenauerG.Casali,SilviaCasarotto,FabioFerrarelli,GiuseppeBaselli,MaurizioMariotti,MarcelloMassimini,MarioRosanova.Time-frequencyspectralanalysisofTMS-evokedEEGoscillationsbymeansofHilbert-Huangtransform.JournalofNeuroscienceMethods,Volume198,Issue2,15June2011,Pages236-245LiLin,FuleiChu.HHT-basedAEcharacteristicsofnaturalfatiguecracksinrotatingshafts.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume26,January2012,Pages181-189JunshengCheng,DejieYu,JiashiTang,YuYang.ApplicationoffrequencyfamilyseparationmethodbaseduponEMDandlocalHilbertenergyspectrummethodtogearfaultdiagnosis.MechanismandMachineTheory,Volume43,Issue6,June2008,Pages712-723YiQin,ShurenQin,YongfangMao.ResearchoniteratedHilberttransformanditsapplicationinmechanicalfaultdiagnosis.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume22,Issue8,November2008,Pages1967-1980YuYang,YigangHe,JunshengCheng,DejieYu.AgearfaultdiagnosisusingHilbertspectrumbasedonMODWPTandacomparisonwithEMDapproach.Measurement,Volume42,Issue4,May2009,Pages542-551Wen-XianYang.InterpretationofmechanicalsignalsusinganimprovedHilbert-Huangtransform.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume22,Issue5,July2008,Pages1061-1071RobertoRicci,PaoloPennacchi.DiagnosticsofgearfaultsbasedonEMDandautomaticselectionofintrinsicmodefunctions.MechanicalSystemsandSignalProcessing,Volume25,Issue3,April2011,Pages821-838ChenMing,ZhouRunqing,ZhangRui,ZhuXianzhong.ApplicationofArtificialNeuralNetworktoFailureDiagnosisonProcessIndustryEquipments.6thInternationalConferenceonNaturalComputation.2010(08)EI:20104613375580ChenMing,ZhouRunqing,ZhangRui,ZhuXianzhong.IntegrationofKnowledge-basedSystemwithNeuralNetworkforFaultDiagnosisonProcessIndustryEquipments.ShanghaiUniversityConference.2010(09)MingChen,RuiZhang,YingleiLi.FaultDiagnosisSystemforLarge-scaleEquipmentsbasedonHybridReasoning.2ndInternationalConferenceonManufacturingScienceandEngineering.2011.4(EIAccepted)朱傳敏，陳明，周潤青等.產(chǎn)品成熟度策略在協(xié)同設(shè)計中的研究與應(yīng)用.制造業(yè)自動化，2010，Vol.32(9)：14-17張瑞，陳明，朱獻(xiàn)忠.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1550冷軋機(jī)的壽命預(yù)測研究.機(jī)電一體化，2010，Vol.16(7)：20-23王姣，王誠.基于嵌入式Linux的數(shù)控機(jī)床遠(yuǎn)程監(jiān)控.計算機(jī)工程與設(shè)計.2010(10):2175-2177彭道剛，張浩，李輝.大型發(fā)電機(jī)組嵌入式遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究.華東電力，2008,36(2)：127-130黃高峰，葉清.PCI總線設(shè)備的通用嵌入式故障診斷平臺研究.計算機(jī)應(yīng)用與軟件,2011.28(2):263-265郝研，王太勇.基于分形理論的便攜式故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā).儀器儀表學(xué)報，2010,31(12):2742-2746彭道剛，張浩，李輝，夏飛.發(fā)電機(jī)組嵌入式遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與診斷分析系統(tǒng).電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2010.22(5):66-70鐘佑明，秦樹人，湯寶.Hilbert-Huang+變換中的理論研究，振動與沖擊vol.21.No.4.2002雷亞國.基于改進(jìn)Hilbert-Huang變換的機(jī)械故障診斷，機(jī)械工程學(xué)報，vol.47No.5Mar2011趙玲，劉小峰,秦樹人，李凱.HHT新方法及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用.振動、測試與診斷，Vol.31No.2Apr.2011[27]大學(xué)學(xué)報，V01.29No.2Apr.2011鐘佑明，秦樹人，湯寶平,一種振動信號新變換法的研究.振動工程學(xué)報，vol.15No.2Jun.2002羅奇峰，石春香.Hilbert-Huang變換理論及其計算中的問題.同濟(jì)大學(xué)學(xué)報，vol.31No.6Jun.2003程軍圣，于德介，楊宇.基于支持矢量回歸機(jī)的Hilbert-Huang變換端點效應(yīng)問題的處理方法.機(jī)械工程學(xué)報，V01.42No.4Apr.2006孫立瑛，李一博，靳世久，曲志剛，李俊霖.基于小波包和HHT變換的聲發(fā)射信號分析方法.儀器儀表學(xué)報，Vol.29No.8Aug.2008三、研究內(nèi)容學(xué)術(shù)構(gòu)想與思路、主要研究內(nèi)容及擬解決的關(guān)鍵技術(shù)3.1.1學(xué)術(shù)構(gòu)想與思路首先，建立一套完整且可靠性較高的故障數(shù)據(jù)庫，對機(jī)械設(shè)備的故障特征進(jìn)行提取，存儲到數(shù)據(jù)庫中。其次，深入研究EMD分解算法以及HHT變換，實時分析故障信號，做出相應(yīng)診斷。最后，研究支持向量機(jī)（SVM）理論，對設(shè)備壽命、性能進(jìn)行預(yù)測。在以上研究基礎(chǔ)上，開發(fā)故障診斷與趨勢預(yù)測原型系統(tǒng)。3.1.2主要研究內(nèi)容數(shù)據(jù)庫的設(shè)計研究；首先對故障及其各個屬性做了一個明確的定義，并對不同的故障進(jìn)行分類。對所有的故障知識進(jìn)行組織，最后使用SQLserver數(shù)據(jù)庫軟件搭建出故障知識庫。設(shè)備故障診斷方法研究；這里可以分為兩部分，信號分析處理與人工智能方法。在信號分析處理方面，主要研究EMD分解算法、HHT變換。在面對實際的信號時，看情況在HHT與小波中選擇一種進(jìn)行分析。人工智能方法主要選擇支持向量機(jī)，對壽命、性能進(jìn)行預(yù)測。C.故障診斷與趨勢預(yù)測原型系統(tǒng)研究；研究VisualStudio2005，SQLserver，Matlab以及Html和Asp.Net，建立一個故障診斷與趨勢預(yù)測原型系統(tǒng)。3.1.3擬解決的關(guān)鍵技術(shù)基于SVM的趨勢預(yù)測技術(shù)針對設(shè)備大量數(shù)據(jù)信號，關(guān)鍵是如何篩選和利用其中有效的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析處理，預(yù)測壽命以及其他性能。支持向量機(jī)在解決小樣本、非線性及高維模式故障預(yù)測問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢?；贖ilbert-Huang變換的設(shè)備故障診斷技術(shù)；設(shè)備故障診斷的關(guān)鍵問題是如何對監(jiān)測中的信號的非平穩(wěn)性進(jìn)行有效分析，準(zhǔn)確探測其中的異常成分，對于非平穩(wěn)信號，時頻分析是有效的分析方法。常用的時頻分析方法有短時傅里葉變換、Wigner-Ville分布和小波變換，這三種方法在故障診斷中都有各自的局限性。Hilbert-Huang變換是一種新型的信號處理方法，它特別適于非線性、非平穩(wěn)信號處理，對故障特征的提取具有很好的準(zhǔn)確性，具有良好的自適應(yīng)濾波特性，非常適合應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域。原型系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)原型系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)主要涉及：編程技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼夹g(shù)。

3.2.擬采取的研究方法、技術(shù)路線、實施方案及可行性分析3.2.1擬采取的研究方法在本課題的研究中，擬采取從理論到實踐，再從實踐中總結(jié)修正理論的方法。首先通過閱讀文獻(xiàn)，學(xué)習(xí)當(dāng)今的故障診斷理論和相關(guān)知識，形成對課題的初步認(rèn)識，擬出技術(shù)方案。在調(diào)研和實際開發(fā)工作中不斷的修正和優(yōu)化方案。3.2.2技術(shù)路線和實施方案如下圖所示，故障診斷流程可分為下圖幾個部分，數(shù)據(jù)采集部分主要是硬件搭建的工作，而數(shù)據(jù)預(yù)處理部分的可研究性不大，故不做討論，該題將主要聚焦在數(shù)據(jù)庫部分，故障診斷部分以及趨勢分析部分。數(shù)據(jù)庫部分，主要利用知識組織管理技術(shù)，采用SQLserver軟件搭建數(shù)據(jù)庫；故障診斷部分，則通過研究EMD分解算法和HHT變換對故障信號分析處理；趨勢分析部分，首先對數(shù)據(jù)庫中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，選擇有效數(shù)據(jù)，利用SVM方法進(jìn)行分析，從而對壽命以及其他性能進(jìn)行預(yù)測。設(shè)備%數(shù)據(jù)采集設(shè)備%數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù) 1處理 1EMD—診斷CWT知識組織與管理狀態(tài)監(jiān)測攵據(jù)庫.ANN趨勢ANN分析SVM3.2.3可行性分析a.b.c.d.e.a.b.c.d.e.f.g.本人對各種信號分析及處理有一定的基礎(chǔ)，有助于快速地研究Hilbert-Huang變換；嵌入式系統(tǒng)平臺的搭建，可以通過導(dǎo)師的引薦，在電信學(xué)院老師和同學(xué)的幫助下完成。軟件編寫及調(diào)試通過查資料完成。前期的實驗數(shù)據(jù)通過美國西儲大學(xué)官方網(wǎng)站獲得，主要用于調(diào)試軟件，當(dāng)調(diào)試成功后，再進(jìn)行現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)的采集及其驗證。課題得到國家科技部項目支持以及上海電氣臨港重型機(jī)械裝備有限公司，上海電氣中央研究院和上海機(jī)床廠的合作。上海機(jī)床廠以及臨港重型機(jī)械裝備有限公司在重型設(shè)備故障診斷領(lǐng)域經(jīng)驗豐富，可以根據(jù)他們掌握的案例與經(jīng)驗解決第一個難題。本人所屬科研團(tuán)隊已經(jīng)有過印刷系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)開發(fā)的成功經(jīng)驗，為本課題的順利完成提供一定的技術(shù)支持。四、研究基礎(chǔ)所需實驗手段、研究條件和實驗條件4.1.1所需軟件MATLAB、visualstudio、SQLserver、HTML和Asp.Net。4.1.2所需硬件及實驗條件ARM開發(fā)板；軸承振動裝置；840D數(shù)控機(jī)床試驗臺等等4.2.所需經(jīng)費，包含經(jīng)費來源、開支預(yù)算（工程設(shè)備、材料須填寫名稱、規(guī)格、數(shù)量）4.2.1經(jīng)費來源研究生培養(yǎng)費用、上海電氣中央研究院。開支項目金額購買圖書、資料、復(fù)印費1000元實驗設(shè)備維護(hù)和管理費用5000元調(diào)研協(xié)作費用20000元交通差旅費2000元通訊費（電話、傳真、上網(wǎng)）500元其它費用10000元合計38500元

五、工作計劃序階段及內(nèi)容工作量估計階段成果形式號（時數(shù)）起訖日期1文獻(xiàn)查閱150201