基于振動信號分析的滾動軸承故障診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承在旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用廣泛，是最常見的零部件之一，其工作狀態(tài)能夠直接影響整個設(shè)備的安全性。為了保證設(shè)備正常運行，對滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷勢在必行。
　　由于傳統(tǒng)的故障診斷方法難以全面表征復(fù)雜故障類型，而滾動軸承的故障模式與其故障特征向量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此本文從振動信號處理著手，以支持向量機（Support Vector Machine）為模式識別方法，對可作為故障特征的各個統(tǒng)計參數(shù)指標(biāo)進行了分析和比較，從中選取

2、性能穩(wěn)定良好的作為軸承故障特征；另外，結(jié)合小波包分解和樣本熵作為另一種軸承故障特征提取方法。由此，本文提出了兩種可行的滾動軸承故障診斷方法。
　　方法一：分別在時域和頻域中提取振動信號中性能優(yōu)良的統(tǒng)計參數(shù)指標(biāo)，以多特征組合的方式構(gòu)建了8維特征向量，最后輸入SVM進行分類和預(yù)測。
　　方法二：結(jié)合小波包分解和樣本熵。首先分別對振動信號進行1，2，3層小波包分解，分別得到2，4，8個頻帶，再加上原始振動信號，共15個頻帶；然后計