基于振動(dòng)信號(hào)的軸承故障特征提取及診斷方法研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中的核心精密部件，在設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中起承接負(fù)載、傳遞載荷的作用，被廣泛應(yīng)用于冶金、化工、航天等重要領(lǐng)域。滾動(dòng)軸承一旦發(fā)生故障沒(méi)有及時(shí)排查，輕則導(dǎo)致生產(chǎn)停滯，重則造成人員傷亡。研究表明滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)，軸承振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出明顯的非線性、非平穩(wěn)特性。如果能夠在線對(duì)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，對(duì)獲取的有效信息進(jìn)行合理判斷，及早發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行維修，對(duì)保證系統(tǒng)穩(wěn)定、平穩(wěn)運(yùn)行，預(yù)防安全事故的發(fā)生具有重要意義。
　　論文以滾動(dòng)

2、軸承為研究對(duì)象，主要研究了基于振動(dòng)信號(hào)的軸承故障特征提取及診斷方法，論文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　?、籴槍?duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)特征信息容易被噪聲淹沒(méi)的問(wèn)題，提出自適應(yīng)最大相關(guān)峭度反卷積方法實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)降噪。充分考慮最大相關(guān)峭度反卷積能夠增強(qiáng)含噪信號(hào)中的周期沖擊信號(hào)的優(yōu)勢(shì)，將相關(guān)峭度設(shè)為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定經(jīng)最大相關(guān)峭度反卷積后的信號(hào)包絡(luò)譜熵作為適應(yīng)度函數(shù)，采用增強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)型粒子群算法對(duì)最大相關(guān)峭度反卷積的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)最大相關(guān)峭度

3、反卷積方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的增強(qiáng);
　?、卺槍?duì)滾動(dòng)軸承故障特征提取困難的問(wèn)題，提出融合自適應(yīng)變分模態(tài)分解和奇異值分解的故障特征提取方法。以任意模態(tài)之間的相關(guān)系數(shù)為指標(biāo)，確定變分模態(tài)分解中的合理模態(tài)個(gè)數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)的自適應(yīng)變分模態(tài)分解。將模態(tài)矩陣進(jìn)行奇異值分解計(jì)算得到奇異值向量，表征滾動(dòng)軸承的故障特征向量，用以提高對(duì)其的辨識(shí)度;
　?、坩槍?duì)滾動(dòng)軸承故障識(shí)別的問(wèn)題，采用遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)小樣本條件下滾動(dòng)軸承