【摘要】：滾動軸承作為振動機械的核心零部件,對振動機械的正常工作起著重要作用。研究振動機械滾動軸承的故障診斷,對提高振動機械的工作效率、節(jié)約維護成本和減少經(jīng)濟損失具有十分重要的意義。在故障診斷中故障特征的提取和故障模式識別是最為關(guān)鍵的步驟,同時也是本文研究的重點。本文以振動篩用滾動軸承作為研究對象,采用現(xiàn)代信號處理技術(shù),對滾動軸承的故障特征提取方法、故障模式識方法別進行介紹和研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)本文對基于時頻域分析的故障特征提取方法進行了研究,針對振動機械滾動軸承的振動信號強背景噪聲的特點,提出將最小熵解卷積(MED)與變分模態(tài)分解(VMD)相結(jié)合的故障特征提取方法,并根據(jù)故障信號的特點選取峭度值最大的模態(tài)分量作為最優(yōu)模態(tài)分量,對其進行希爾伯特包絡(luò)獲得振動機械滾動軸承的故障特征信息。(2)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障模式識別中的應(yīng)用進行了研究,對自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOM)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)進行了研究。根據(jù)振動機械滾動軸承振動信號的不確定性特點采用變分模態(tài)分解與多尺度排列熵構(gòu)造其故障特征向量,并將振動機械滾動軸承的故障特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行的仿真驗證,證明了故障特征向量的有效性,以及PNN、SOM在故障模式識別中的實用性。(3)運用Visaul Studio C#與MATLAB進行混合編程,開發(fā)了振動機械滾動軸承故障診斷系統(tǒng),提高了滾動軸承故障診斷的效率和智能化效果。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2612368