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基于支持向量数据描述的轻轨锚固螺杆故障诊断研究
| 论文题名： | 基于支持向量数据描述的轻轨锚固螺杆故障诊断研究 |
| 关键词： | 支持向量;数据描述;跨座式单轨交通;轻轨锚固螺杆;故障诊断;振动信号分析 |
| 摘要： | 跨座式单轨交通的引入大大缓解了重庆市区的交通压力，因其准时、乘坐舒适等原因倍受人们青睐，同时因其轨道一般架设在高空或人口密集的地方，其运行的安全性非常重要。锚固螺杆是跨座式单轨交通系统中连接轨道梁与墩台的关键受力构件，若其发生松动、失效等故障，将严重影响轻轨的安全运行，甚至可能带来灾难性的后果，因此轻轨在役锚固螺杆的健康检测至关重要。锚固螺杆的振动测试系统作为整个螺杆健康检测系统的一个分支，在其中扮演着非常重要的角色。在国家科技支撑计划课题“跨座式单轨交通装备研发”(2007BAG06B06)的资助下，论文根据课题要求，并结合重庆轨道交通二号线的实际情况，通过对锚固螺杆振动信号的分析研究，实现了对锚固螺杆故障情况的诊断。 在锚固螺杆的故障诊断中，正常的螺杆样本很容易获得，而故障的螺杆样本很难获得，利用传统的二值分类方法往往由于缺少故障样本而得不到理想的诊断效果，因此将轻轨在役锚固螺杆的故障诊断问题看成是单值分类问题。支持向量数据描述(Support Vector Data Description,简称SVDD)是一种在统计学习理论和支持向量机基础上发展起来的单值分类方法。将支持向量数据描述方法运用到轻轨锚固螺杆的故障诊断中，依靠正常状态下的锚固螺杆样本，建立起单值故障分类器，对锚固螺杆进行故障诊断，很好地解决了缺少故障锚固螺杆样本的难题。 论文首先简单介绍了锚固螺杆健康检测总体方案，并详细介绍了振动测试原理、方法及锚固螺杆振动采集系统。为了便于后续的信号分析，对锚固螺杆振动信号进行了预处理。在实验前期，以模拟轻轨现场环境而建制的实验台为研究对象进行方案验证。对比分析了几种情况下支持向量数据描述单值分类器对实验台上锚固螺杆的故障诊断效果，并比较了支持向量数据描述单值分类器与其他几种常见单值分类器的分类性能。最后将该方法运用于轻轨现场在役锚固螺杆的故障诊断中，诊断结果在适当牺牲冤检率的情况下保证了无漏检情况，诊断系统的准确率为93.9％，满足了重庆轻轨在役锚固螺杆故障诊断的要求。 |
| 作者： | 黄仕建 |
| 专业： | 模式识别与智能系统 |
| 导师： | 汪同庆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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