滾動軸承故障智能診斷方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、滾動軸承是旋轉機械中最常用、最關鍵的部件之一，同時也是最容易損壞的機械零部件之一。許多旋轉機械的故障都與滾動軸承的狀態(tài)有關，其缺陷會導致機械設備產(chǎn)生異常振動和噪聲，甚至造成設備和人員的重大損傷。因此，研究滾動軸承的故障診斷技術具有十分重要的意義。本文主要是利用經(jīng)驗模態(tài)分解法(Empirical Mode Decomposi-tion，EMD)來提取振動信號的特征值，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來判斷軸承是否存在故障，將兩種方法相結合來形成一種智

2、能的滾動軸承故障的判斷方法。 本文首先簡要介紹機械故障診斷以及滾動軸承故障診斷技術的研究目的和意義，介紹了滾動軸承故障診斷技術的發(fā)展現(xiàn)狀和常用的滾動軸承故障診斷方法。 文中敘述了滾動軸承的幾種主要的失效形式，經(jīng)過對滾動軸承結構及運行機制的分析，計算出滾動軸承的固有頻率及故障特征頻率，同時介紹了診斷滾動軸承故障的一些常用的方法。介紹了EMD時頻分析方法的相關基本概念，概述了EMD方法的基本原理、正交性及完備性以及基于EMD

3、方法的希爾伯特變換，同時提出了EMD方法存在的問題以及改進的方法。概述了神經(jīng)網(wǎng)絡技術的起源與發(fā)展，主要介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結構、前向傳播、誤差反向傳播以及他們相關加權系數(shù)的調整計算，介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡設計，最后提出了EMD方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法相結合，構成一種滾動軸承故障的智能診斷方法。并利用實驗驗證了此種方法的有效性。 同時，結合Mmlab與Visual Basic兩種軟件的特點，開發(fā)了將兩種軟件相結合混和編程的滾動