滾動軸承故障智能診斷方法的研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，功能越來越完善，自動化程度越來越高，系統(tǒng)集成的規(guī)模越來越大。因此，對設(shè)備的性能識別和故障診斷技術(shù)的要求越來越高。滾動軸承作為各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用的通用零部件之一，也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械易損件之一。滾動軸承故障診斷的理論、方法和應(yīng)用得到特別的重視。 本文詳細(xì)分析和討論了滾動軸承診斷的常用方法。這些傳統(tǒng)的方法主要基于振動分析診斷方法的基本原理和方法。在充分討論和分析滾動軸承的各種振動信號分

2、析方法，包括時域分析、頻域分析和時頻分析以及各種時、頻域特征提取方法，以及新近發(fā)展的滾動軸承狀態(tài)識別方法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機(jī)的基本原理后，提出了新的軸承振動信號分析方法及狀態(tài)識別方法，對新方法的理論進(jìn)行深入研究，并研制了分析程序，應(yīng)用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值試驗的應(yīng)用研究。 本文關(guān)于新方法的研究和應(yīng)用工作主要包括兩個部分：(1)吸取傳統(tǒng)共振解調(diào)技術(shù)的主要思想，結(jié)合自適應(yīng)短時傅立葉方法，提出一種新的振動信號分析方法——自適應(yīng)共振解

3、調(diào)技術(shù)。該方法利用自適應(yīng)STFT對采集到的振動信號進(jìn)行時頻變換，給出Lp范數(shù)準(zhǔn)則從時頻能量譜中提取類似于邊緣譜的時間能量信號，并用該信號取代傳統(tǒng)共振解調(diào)中的包絡(luò)信號進(jìn)行譜分析。試驗證明該方法不僅有效地突出了故障特征，還避免了傳統(tǒng)共振解調(diào)方法中濾波器參數(shù)選擇難的問題。 (2)提出了一種結(jié)合支持向量機(jī)、主成分分析及相關(guān)山形聚類分析的全新的軸承特征識別方法。首先利用支持向量機(jī)分類器對滾動軸承特征參數(shù)樣本進(jìn)行分類，分離出帶故障的軸承特征