滾動軸承是機械設備中的重要部件,據(jù)統(tǒng)計,約30%的旋轉機械故障是由滾動軸承損傷所造成,這些故障會產(chǎn)生昂貴的停機損失,甚至是人員傷亡。因此,對滾動軸承故障預測的關鍵方法:特征向量提取與降維、性能退化評估、剩余壽命預測進行研究與改進,使設備接近或達到零停機狀態(tài),具有重要的意義。針對提取的特征向量維數(shù)過高及局部保留投影（Linearity Preserving Projection,LPP）算法在降維過程中因忽略數(shù)據(jù)的全局結構而破壞高維數(shù)據(jù)流形問題,提出一種基于改進LPP算法的滾動軸承特征向量降維方法。提取滾動軸承振動信號時域、時頻域特征向量,并利用改進LPP算法對多域特征向量降維,最后,以降維后的特征向量作為輸入,以連續(xù)隱半馬爾科夫模型（Continuous Hidden Semi-Markov Model,CHSMM）作為分類器,對滾動軸承進行故障類型識別。實驗結果表明,改進LPP算法克服了LPP算法沒有考慮高維數(shù)據(jù)全局結構的缺陷,顯著提高了數(shù)據(jù)的聚類效果;基于改進LPP和CHSMM方法的軸承故障類型識別的總體正確率為89%,相比于基于LPP和CHSMM的方法,提高了21.5%,進一步說... 

【文章來源】：江南大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承故障預測技術研究主要內(nèi)容

第二章 滾動軸承的故障機理與振動分析第二章 滾動軸承的故障機理與振動分析 引言滾動軸承具有價格低、精度高、系列化程度高等優(yōu)點，在機械設備中廣泛使用滑動摩擦轉換為滾動摩擦。在對軸承進行故障預測前，要準確的把握軸承的基失效形式、振動機理以及退化演變規(guī)律，因此，本章從這幾個方面對軸承進行介續(xù)研究奠定基礎。 滾動軸承的基本結構滾動軸承具有壽命長、摩擦力小等優(yōu)點，在機械設備中廣泛的使用。由于工作途的不同，滾動軸承的結構不盡相同，但主要包括外圈、內(nèi)圈、滾動體、保持本結構，如圖 2-1 所示。

圖 2-1 滾動軸承基本機構通常內(nèi)圈以過盈裝配的方式與軸頸連接；外圈則采用軸承座固定的方式，對軸承支撐；滾動體是軸承最重要的部件，承受外部的負荷，位于內(nèi)圈和外圈的滾道之中要有滾子和球兩種形式，滾子又有圓錐滾子和圓柱滾子兩種，滾動軸承的壽命和性滾動體的數(shù)量和形狀有直接關系，所以按滾動體來分，滾動軸承可分為深溝球軸承錐滾子軸承、角接觸球軸承，圖 2-2 為三種滾動軸承的示意圖；保持架起到對滾動隔的作用。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于EMD和邏輯回歸的軸承性能退化評估[J]. 周建民,黎慧,張龍,李鵬.  機械設計與研究. 2016(05)
[2]基于比例風險模型的列車滾動軸承剩余壽命預測[J]. 張媛,秦勇,杜艷平,高振清,魏秀琨.  濟南大學學報(自然科學版). 2016(05)
[3]Reliability estimation and remaining useful lifetime prediction for bearing based on proportional hazard model[J]. 王鷺,張利,王學芝.  Journal of Central South University. 2015(12)
[4]Bayesian Reliability Modeling and Assessment Solution for NC Machine Tools under Small-sample Data[J]. YANG Zhaojun,KAN Yingnan,CHEN Fei,XU Binbin,CHEN Chuanhai,YANG Chuangui.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2015(06)
[5]基于多域特征與高斯混合模型的滾動軸承性能退化評估[J]. 張龍,黃文藝,熊國良,曹青松.  中國機械工程. 2014(22)
[6]變工況下滾動軸承故障注入靜電監(jiān)測方法研究[J]. 劉若晨,左洪福.  儀器儀表學報. 2014(10)
[7]基于TESPAR與GMM的滾動軸承性能退化評估[J]. 張龍,黃文藝,熊國良,周建民,周繼慧.  儀器儀表學報. 2014(08)
[8]小波相關排列熵和HMM在故障預測中的應用[J]. 馮輔周,司愛威,江鵬程.  振動工程學報. 2013(02)
[9]基于DD-HSMM的設備運行狀態(tài)識別與故障預測方法[J]. 王寧,孫樹棟,李淑敏,蔡志強.  計算機集成制造系統(tǒng). 2012(08)
[10]基于臨界曲面的改進Paris定律球軸承疲勞壽命預測方法[J]. 徐東,徐永成,陳循,李興林,楊擁民.  機械工程學報. 2011(02)

碩士論文
[1]基于隱半馬爾科夫模型的風電機組齒輪箱故障預測[D]. 劉超.華北電力大學(北京) 2016
[2]可傾瓦滑動軸承的失效研究[D]. 李珍.山東大學 2015
[3]面向軌道車輛傳動系統(tǒng)的異常檢測方法及其在滾動軸承中的應用[D]. 潘登.電子科技大學 2015
[4]基于狀態(tài)監(jiān)測的焊接自動化生產(chǎn)線壽命預測與維護優(yōu)化[D]. 陳晨.電子科技大學 2015



本文編號：2903000