旋转机械故障诊断：MATLAB模糊逻辑在频域与时频分析中的应用

"设箭故障症兆的提取和诊断推理-matlab模糊逻辑工具箱的分析与应用" 这篇硕士论文详细探讨了设备状态监测与故障诊断技术，特别是在旋转机械领域的应用。作者靳红涛在机械电子工程专业指导下，研究了如何利用现代技术改进设备的监测和诊断过程。 首先，论文关注了旋转机械的故障症兆提取，特别是通过频域分析。它提到，由于旋转机械的振动信号在频域内具有明显的特征，因此频域分析是故障诊断的关键。经典的谱分析方法如幅值谱、相位谱和功率谱虽然广泛使用，但存在分辨率低的问题。为了解决这个问题，论文提到了自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)和Prony模型等参数模型功率估计方法，它们能提高频率分辨率，适用于振动信号分析。 其次，论文介绍了时频分析技术，如短时傅里叶变换(SFFT)、Wigner-Ville分布(WVD)和小波分析。这些方法允许我们更好地理解非稳态信号的频率和时间变化，尤其是小波分析，它提供了更好的时间和频率局部化特性，适合处理复杂的信号。 此外，论文还提到了轴心轨迹分析作为旋转机械状态监测的另一种手段，它能揭示转子轴相对于轴承的动态行为，有助于识别轴承问题和振动频率。 论文进一步讨论了基于Internet的远程状态监测与故障诊断系统的实现，强调了计算技术和网络技术如何使远程诊断成为可能。通过Browser/Server模式，可以实现数据在网络上的传递，替代人员的实地工作，促进最新监测诊断理论和技术的应用。 最后，作者构建了一个名为RMDS（Remote Monitoring and Diagnosis System）的设备远程状态监测与故障诊断系统，并将其应用于生产现场，证明了系统的有效性和实用性。 关键词涉及状态监测、信号处理、故障识别、专家系统、Browser/Server模式和远程诊断，表明该研究涵盖了设备故障诊断的多个关键方面。