基于振動信號的滾動軸承故障診斷研究.pdf

1、滾動軸承是機械設(shè)備中的重要零件,據(jù)統(tǒng)計旋轉(zhuǎn)機械的故障有30％是由滾動軸承故障引起的。本文以振動信號為基礎(chǔ),對滾動軸承的故障診斷進行了研究,主要完成以下工作:
　　 1)采用小波分析法對滾動軸承振動信號進行了處理。小波分析作為一種多分辨率時頻分析方法是分析非平穩(wěn)信號的有力數(shù)學(xué)工具。本文采用對小波變換系數(shù)求包絡(luò)譜的分析法提取滾動軸承故障特征頻率,結(jié)果提取出故障頻率的2倍頻率,并不是很準(zhǔn)確。
　　 2)使用小波包提取了振動信號

2、特征參數(shù)。為了更精確地提取滾動軸承的故障特征,本文采用小波包分解信號,細化包絡(luò)譜分析,準(zhǔn)確地提取出了故障頻率。此外,通過對振動信號時域統(tǒng)計指標(biāo)的提取和比較,選取了頻帶能量作為診斷故障類型的特征參數(shù)。
　　 3)應(yīng)用支持向量機(SVM)分類法識別了故障類型。針對數(shù)據(jù)樣本量不是很充分這一問題,本文引入了基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機,以支持向量機的二值分類算法為基礎(chǔ),構(gòu)造了支持向量機的多值分類器,對提取出振動信號中的能量特征向量進行分