【摘要】： 滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用廣泛,同時(shí)也是易損零件之一。它的運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)。對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,能有效保護(hù)工廠財(cái)產(chǎn)及工人人身安全。因此,研究滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。 利用電火花線切割技術(shù)破壞滾動(dòng)軸承來(lái)模擬軸承故障,采用模擬故障代替實(shí)際故障進(jìn)行試驗(yàn)研究。搭建滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)用于試驗(yàn)研究。 為了有效地提取滾動(dòng)軸承故障特征,研究了小波分析和分形兩種理論在滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)故障特征提取方面的應(yīng)用。利用小波工具對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)降噪,應(yīng)用小波包多層分解和重構(gòu)提取出滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)不同頻段的能量特征�；诜中卫碚�,研究了分形維數(shù)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用。 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動(dòng)軸承智能診斷方面的應(yīng)用�；谡駝�(dòng)信號(hào)分析的故障特征提取方法很多,但每種方法都只在某一方面反映了故障特點(diǎn),單獨(dú)應(yīng)用診斷效果不是很好。本文通過(guò)對(duì)比以不同方法提取的故障特征組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,最終確定利用小波分析、分形和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷,可以降低對(duì)操作人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求,將故障診斷從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)向人工智能方向。同時(shí),診斷系統(tǒng)中智能技術(shù)的應(yīng)用能大大降低維修人員工作壓力。 利用ActiveX技術(shù)對(duì)VB和MATLAB混合編程,開(kāi)發(fā)了滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)。VB和MATLAB是實(shí)際應(yīng)用中被廣泛運(yùn)用的兩種程序語(yǔ)言,它們各有優(yōu)點(diǎn),VB長(zhǎng)于界面設(shè)計(jì),常常被用來(lái)編寫(xiě)應(yīng)用程序,而MATLAB長(zhǎng)于數(shù)值計(jì)算、編程簡(jiǎn)便。利用VB和MATLAB進(jìn)行混合編程能綜合兩種語(yǔ)言的長(zhǎng)處,有效節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間。
【圖文】：

對(duì)同一故障模式，分別采用0.3xlmm，0.6xzmm，0.gxlmm，l.Zxlmm尺寸來(lái)制造故障，每一尺寸故障的軸承分別為4個(gè)，正常軸承及不同故障尺寸的軸承個(gè)數(shù)如表2一1所示，軸承樣本實(shí)物如圖2一1所示。

對(duì)同一故障模式，分別采用0.3xlmm，0.6xzmm，0.gxlmm，l.Zxlmm尺寸來(lái)制造故障，每一尺寸故障的軸承分別為4個(gè)，正常軸承及不同故障尺寸的軸承個(gè)數(shù)如表2一1所示，，軸承樣本實(shí)物如圖2一1所示。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：2705008