日本TOKIMEC電磁閥DG4V-3-0C-M-P2-V-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（東京計器，東機(jī)美）機(jī)械設(shè)備工作運行的可靠性和穩(wěn)定性影響著制造工藝過程的效率,因此開展機(jī)械設(shè)備故障診斷研究將有助于維護(hù)機(jī)械設(shè)備的安全運行,保證終的產(chǎn)品質(zhì)量。而機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件的工作狀態(tài)嚴(yán)重影響著機(jī)械設(shè)備性能的變化,進(jìn)行機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件的故障分類或缺陷嚴(yán)重程度評估一直是機(jī)械設(shè)備故障診斷的研究重點。本文以信號處理、人工智能技術(shù)為理論基礎(chǔ),以機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件為對象,開展基于振動信號分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究,深入研究了單傳感信息分析中的高維度特征快速處理與不確定性辨識問題,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了基于深度學(xué)習(xí)方法的多傳感信息分析與壓縮感知理論在在位(原位、現(xiàn)場、就地等)、遠(yuǎn)程遠(yuǎn)程機(jī)械故障診斷中的實現(xiàn)問題等。日本TOKYOKEIKI東京計器DG4V-3-2A-M-P7-H-7-54總現(xiàn)貨電磁閥.日本TOKYOKEIKI東京計器電磁閥DG4V-3-34BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-52C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-52BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-56C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-56BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-62C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-62BL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-63C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-63B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-521C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-521B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-561C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-561B-M-U7-H-7-54、DG4V-3-621C-M-U7-H-7-54、DG4V-3-0A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-0AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-0N-M-U7-H-7-54、DG4V-3-2N-M-U7-H-7-54、DG4V-3-2A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-2AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-22A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-22AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-23A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-23AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-26A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-26AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-28A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-28AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-32A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-32AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-35A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-35AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-6A-M-U7-H-7-54、DG4V-3-6AL-M-U7-H-7-54、DG4V-3-6N-M-U7-H-7-54、DG4V-3-7A-M-U7-H-7-54

本文的主要工作如下:(1)為提取背景噪聲環(huán)境中機(jī)械振動信號的故障特征信息,實現(xiàn)高維度特征信息的降維處理,提出一種基于低維分解特征的運行狀態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。一方面,利用變模態(tài)分解方法解決基函數(shù)選擇、模式混疊和邊緣效應(yīng)消除、背景噪聲消除等問題,另一方面,對各分解模態(tài)信號的香農(nóng)功率譜熵特征進(jìn)行主成分分析,以壓縮特征維度并降低計算成本,從而實現(xiàn)運行狀態(tài)的模式識別和高維度特征信息的快速處理。(2)為解決傳感信號處理、特征提取和學(xué)習(xí)過程中存在的參數(shù)不確定性問題和模型不確定性問題日本TOKIMEC電磁閥DG4V-3-0C-M-P2-V-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（東京計器，東機(jī)美）