基于音頻信號(hào)的滾動(dòng)軸承智能故障診斷方法研究.pdf

1、本文以滾動(dòng)軸承音頻信號(hào)的故障診斷為研究對(duì)象。在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，提出了基于小波包分析與倒譜域分析的DWT-LPCC與DWT-MFCC新特征參數(shù)，并給出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的信息融合故障診斷方法，并進(jìn)行了基于音頻信號(hào)的軸承故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)。 首先分析了軸承故障診斷的研究意義和現(xiàn)狀?；仡櫫藗鹘y(tǒng)的軸承故障診斷的方法以及其優(yōu)缺點(diǎn)，說(shuō)明在日趨復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)中急需新的軸承故障診斷方法的研究和應(yīng)用。

2、 然后，使用小波包理論分析各類型滾動(dòng)軸承音頻信號(hào)的不同頻帶的信號(hào)特征，利用小波包分解的信號(hào)能量系數(shù)改進(jìn)了傳統(tǒng)的MFCC與LPCC的特征向量，并用仿真實(shí)驗(yàn)證明了新特征參數(shù)DWT-LPCC與DWT-MFCC的有效性。 其次，從神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型入手，詳細(xì)的分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和函數(shù)映射、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。利用MATLAB軟件進(jìn)行了子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的仿真實(shí)驗(yàn)。從D-S證據(jù)理論的基本概念和合成規(guī)則入手，分析了證據(jù)理論應(yīng)用于信息融合的有效