電機軸承故障診斷新方法研究.pdf

1、隨著生產水平的不斷提高，機械設備的故障診斷技術逐漸成為熱門的研究領域，而軸承作為機械設備的核心器件，對其進行故障診斷更是意義重大。準確的對軸承進行故障診斷已經成為擺在我們面前的一項重要課題。
　　本文在分析了國內外軸承常見故障機理的基礎上，明確了內環(huán)以及外環(huán)故障是軸承故障的主要原因，依此設計了針對軸承內環(huán)、外環(huán)故障，采用加速度傳感器進行數(shù)據(jù)采集與故障診斷技術研究的技術方案。本文首先對基于振動信號的軸承故障診斷方法進行了研究，在傳統(tǒng)

2、的小波去噪、經驗模式分解以及聚類算法的基礎上提出了基于自適應形態(tài)學濾波、經驗模式分解能量熵以及聚類算法的集合方法。該方法首先以峭度值為基準對原始振動信號進行濾波，然后對該信號進行經驗模式分解，計算出各個頻帶的能量熵作為所提取出的特征向量，最后使用聚類算法識別出具體故障。由于小波去噪技術需要閾值作為先驗知識，但在實際當中針對不同的信號可能需要不同的閾值，處理不當可能造成過去噪或者欠去噪。本文采用的自適應形態(tài)學濾波技術不需要先驗知識，彌補了