基于振動信號的軸承故障特征提取及診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承是機(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。滾動軸承一旦發(fā)生故障沒有及時排查，輕則導(dǎo)致生產(chǎn)停滯，重則造成人員傷亡。研究表明滾動軸承發(fā)生故障時，軸承振動信號表現(xiàn)出明顯的非線性、非平穩(wěn)特性。如果能夠在線對滾動軸承運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測，對獲取的有效信息進(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

2、軸承為研究對象，主要研究了基于振動信號的軸承故障特征提取及診斷方法，論文主要研究內(nèi)容如下:
　　①針對滾動軸承故障信號特征信息容易被噪聲淹沒的問題，提出自適應(yīng)最大相關(guān)峭度反卷積方法實現(xiàn)滾動軸承故障信號降噪。充分考慮最大相關(guān)峭度反卷積能夠增強(qiáng)含噪信號中的周期沖擊信號的優(yōu)勢，將相關(guān)峭度設(shè)為評價標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定經(jīng)最大相關(guān)峭度反卷積后的信號包絡(luò)譜熵作為適應(yīng)度函數(shù)，采用增強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)型粒子群算法對最大相關(guān)峭度反卷積的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，實現(xiàn)自適應(yīng)最大相關(guān)峭度

3、反卷積方法對滾動軸承故障振動信號的增強(qiáng);
　?、卺槍L動軸承故障特征提取困難的問題，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)個數(shù)，實現(xiàn)對軸承振動信號的自適應(yīng)變分模態(tài)分解。將模態(tài)矩陣進(jìn)行奇異值分解計算得到奇異值向量，表征滾動軸承的故障特征向量，用以提高對其的辨識度;
　?、坩槍L動軸承故障識別的問題，采用遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)實現(xiàn)小樣本條件下滾動軸承