基于小波分形和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷.pdf

1、滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用廣泛，同時也是易損零件之一。它的運行狀態(tài)直接影響到整個機械設(shè)備的狀態(tài)。對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷能及時發(fā)現(xiàn)故障，能有效保護工廠財產(chǎn)及工人人身安全。因此，研究滾動軸承故障診斷技術(shù)有很重要的現(xiàn)實意義。 利用電火花線切割技術(shù)破壞滾動軸承來模擬軸承故障，采用模擬故障代替實際故障進行試驗研究。搭建滾動軸承故障診斷實驗平臺并在實驗平臺上采集滾動軸承振動信號用于試驗研究。 為了有效地提取滾動軸承故障特征，

2、研究了小波分析和分形兩種理論在滾動軸承振動信號故障特征提取方面的應(yīng)用。利用小波工具對滾動軸承振動信號降噪，應(yīng)用小波包多層分解和重構(gòu)提取出滾動軸承振動信號不同頻段的能量特征?；诜中卫碚?，研究了分形維數(shù)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用。 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承智能診斷方面的應(yīng)用?；谡駝有盘柗治龅墓收咸卣魈崛》椒ê芏?，但每種方法都只在某一方面反映了故障特點，單獨應(yīng)用診斷效果不是很好。本文通過對比以不同方法提取的故障特征組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、的輸入，最終確定利用小波分析、分形和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對滾動軸承進行故障診斷。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行滾動軸承故障診斷，可以降低對操作人員的專業(yè)知識要求，將故障診斷從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)向人工智能方向。同時，診斷系統(tǒng)中智能技術(shù)的應(yīng)用能大大降低維修人員工作壓力。 利用ActiveX技術(shù)對VB和MATLAB混合編程，開發(fā)了滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。VB和MATLAB是實際應(yīng)用中被廣泛運用的兩種程序語言，它們各有優(yōu)點，VB長于界面設(shè)計，常常被用來編寫應(yīng)用