本文關(guān)鍵詞：基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于機(jī)械、電力、交通、冶金等各領(lǐng)域,因此旋轉(zhuǎn)機(jī)械在人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展中起到重要作用。機(jī)械系統(tǒng)在工作中不可避免的會(huì)發(fā)生振動(dòng),一旦發(fā)生故障,振動(dòng)加劇,就會(huì)導(dǎo)致事故發(fā)生,造成重大損失。因此,研究旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷很有必要。滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最關(guān)鍵的部件,在機(jī)械系統(tǒng)中發(fā)揮不可替代的作用,因此文中以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象,采用基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷的應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:(1)針對(duì)滾動(dòng)軸承故障信號(hào)的特征,提出基于BEMD的能量算子包絡(luò)解調(diào)的方法。首先應(yīng)用BEMD將非平穩(wěn)、非線性的多分量的軸承故障信號(hào)分解,得到若干單分量信號(hào),然后利用能量算子對(duì)單分量信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),在此基礎(chǔ)上,通過(guò)包絡(luò)信號(hào)譜得到幅值和頻率信息。利用該方法對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并與直接采用能量算子包絡(luò)解調(diào)方法對(duì)比,結(jié)果表明基于BEMD與能量算子結(jié)合的方法更能有效的提取故障特征頻率。(2)研究了基于相對(duì)BEMD能量與SVM的故障識(shí)別和基于相對(duì)BEMD能量與SOM的故障識(shí)別。首先將軸承故障信號(hào)進(jìn)行分解,利用各個(gè)頻段的相對(duì)BEMD能量作為特征向量,然后將SVM和SOM作為分類(lèi)器,判斷故障類(lèi)型和故障程度,獲得了很高的識(shí)別率,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。(3)針對(duì)軸承振動(dòng)加速度信號(hào)容易受噪聲影響,并且具有非線性、非平穩(wěn)的特性,提出基于BEMD和混沌理論的滾動(dòng)軸承早期的故障診斷方法。首先,將故障信號(hào)進(jìn)行BEMD分解,得到包含軸承故障信息量最大的固有模態(tài)函數(shù),然后利用混沌振子的分岔圖找到相圖軌跡發(fā)生變化的分界值,并將混沌振子的內(nèi)部激勵(lì)頻率設(shè)置為軸承故障特征頻率,從而觀察混沌相軌跡的變化來(lái)檢測(cè)軸承故障信息,并結(jié)合李雅普諾夫指數(shù)檢測(cè)故障信號(hào)的存在。此方法簡(jiǎn)單、快速、在工程中具有很好的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 相對(duì)BEMD能量 支持向量機(jī) SOM 混沌振子
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題背景和研究意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 軸承故障診斷技術(shù)的研究概況9-10
• 1.2.2 二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(BEMD)技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.4 非線性信號(hào)處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)13-15
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)14-15
• 第二章 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理與特征15-19
• 2.1 滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理15-16
• 2.2 滾動(dòng)軸承故障特征分析16-19
• 第三章 基于BEMD與能量算子的滾動(dòng)軸承故障診斷19-33
• 3.1 二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解20-22
• 3.1.1 二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的分解過(guò)程20-21
• 3.1.2 能量算子包絡(luò)解調(diào)調(diào)原理21-22
• 3.2 軸承故障仿真信號(hào)22-26
• 3.3 實(shí)測(cè)軸承信號(hào)26-32
• 3.3.1 軸承外圈故障實(shí)驗(yàn)26-29
• 3.3.2 軸承內(nèi)圈故障實(shí)驗(yàn)29-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第四章 滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)33-38
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)33-34
• 4.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)信號(hào)采集及故障診斷系統(tǒng)34-37
• 4.3 實(shí)驗(yàn)步驟及遇到的問(wèn)題37
• 4.4 本章小結(jié)37-38
• 第五章 基于BEMD相對(duì)能量的滾動(dòng)軸承故障診斷38-60
• 5.1 相對(duì)BEMD能量的特征提取38-39
• 5.2 支持向量機(jī)39-54
• 5.2.1 支持向量機(jī)的原理39-42
• 5.2.2 支持向量機(jī)模型的建立42
• 5.2.3 關(guān)于SVMTRAIN模型參數(shù)的選擇42
• 5.2.4 基于BEMD相對(duì)能量的SVM實(shí)例應(yīng)用42-54
• 5.3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-59
• 5.3.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法54-55
• 5.3.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷步驟55-56
• 5.3.3 基于BEMD相對(duì)能量的SOM實(shí)例應(yīng)用56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第六章 基于BEMD和混沌振子的滾動(dòng)軸承早期故障檢測(cè)60-74
• 6.1 Duffing檢測(cè)微弱周期信號(hào)的原理60-69
• 6.1.1 相圖軌跡檢測(cè)的仿真分析61-63
• 6.1.2 影響Duffing振子檢測(cè)的因素63-66
• 6.1.3 李雅普諾夫指數(shù)檢測(cè)的仿真分析66-69
• 6.2 基于BEMD和Duffing振子的滾動(dòng)軸承的早期故障診斷69-73
• 6.3 本章小結(jié)73-74
• 第七章 結(jié)論與展望74-76
• 7.1 主要研究工作與結(jié)論74-75
• 7.2 研究工作展望75-76
• 參考 文獻(xiàn)76-80
• 致謝80-81
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文81

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5 張芳;混沌振子多進(jìn)制調(diào)制解調(diào)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

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