基于Hilbert-Huang變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中最常見的零部件之一，它運(yùn)行狀態(tài)的好壞將直接影響到整臺(tái)機(jī)器的功能，因此對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的研究具有十分重要的意義。目前用于軸承故障檢測(cè)的方法可以分為很多種，但最常用的還是振動(dòng)診斷法，本文就是以此為基礎(chǔ)所做的一些研究工作。
　　 本文以傳動(dòng)箱滾動(dòng)軸承故障診斷問題的研究為背景，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)非線性映射能力，及自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織等能力，探討研究了Hilbert-Huang變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)滾

2、動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。文中闡述了軸承故障診斷技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀；介紹了滾動(dòng)軸承的相關(guān)故障機(jī)理及其表現(xiàn)的幾種失效形式，并對(duì)軸承的正常振動(dòng)信號(hào)和故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了全面的分析；討論了用EMD和小波包變換兩種方法進(jìn)行故障特征向量參數(shù)的提取并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；設(shè)計(jì)了基于Hilbert-Huang變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)。最后通過信號(hào)采集系統(tǒng)所采集到的包含不同工作狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建了基于軸承振動(dòng)特征參數(shù)向量的正常