滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中必備的關(guān)鍵構(gòu)成部件,一旦出現(xiàn)故障就會影響機械設(shè)備的正常運行,及時對機械和設(shè)備進行故障診斷排查對設(shè)備的正常運行起著重要的作用。因此本文以滾動軸承故障診斷為背景,對其可能出現(xiàn)的滾珠故障、內(nèi)圈故障、外圈故障、三種故障類型及其正常情況下的振動信號進行診斷研究,這對機械設(shè)備的高效運行、安全操作以及提高經(jīng)濟效益具有十分重要的意義。首先,本文分析了現(xiàn)階段提取故障信息的主要方法,并根據(jù)滾動軸承早期故障數(shù)據(jù)特征特點,選擇小波包變換（Wavelet Package Transform,WPT）技術(shù)提取第3層分解后重構(gòu)的8個能量值,并取8個能量值來表示原始數(shù)據(jù)的特征。小波包重構(gòu)之后的能量特征值需要進行歸一化處理作為模式分類器的輸入。其次,本文選擇支持向量機（Support Vector Machine,SVM）模式識別模型對特征數(shù)據(jù)進行模式識別,但其懲罰參數(shù)c和核參數(shù)g選取不同嚴重影響SVM的分類效果,所以本文提出通過人工魚群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA）、引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm,GSA... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承應(yīng)用場景

圖 1.1 滾動軸承應(yīng)用場景承屬于應(yīng)用最廣泛的一類旋轉(zhuǎn)機械[4]，據(jù)不完全統(tǒng)計，旋轉(zhuǎn)動軸承出現(xiàn)問題而產(chǎn)生的故障占到 30%-40%，因此，準(zhǔn)確、障進行識別診斷，是對保證設(shè)備安全、高效、平穩(wěn)運行的一產(chǎn)生活、人們生命財產(chǎn)安全提出的更高要求。在《中國制造科發(fā)展戰(zhàn)略報告(2011-2020)》[5]中，有關(guān)機械設(shè)備的智能監(jiān)為智能制造的重要相關(guān)技術(shù)。因此，人工智能故障診斷技術(shù)故障診斷領(lǐng)域發(fā)展的大方向，也正逐漸成為機械故障診斷發(fā)展技術(shù)是包含數(shù)學(xué)、力學(xué)、計算機科學(xué)等多門學(xué)科交融起來的診斷技術(shù)在這些基礎(chǔ)學(xué)科發(fā)展的支持烘托下，其發(fā)展進步程智能優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型分類器和基于符號推理的專，在滾動軸承智能診斷領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用[7]，但是因其故發(fā)生，對故障診斷技術(shù)的深入研究仍然面臨更大的挑戰(zhàn)。因障診斷技術(shù)和新方法對高效率高安全的生產(chǎn)生活具有重大意

圖 1.3 軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢斷技術(shù)的層出不窮，相應(yīng)的滾動軸承的診斷技術(shù)技術(shù)已經(jīng)成熟且投入到實際應(yīng)用當(dāng)中，但是仍然存現(xiàn)象，所以在未來還需要加深對軸承故障診斷技軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢必然是朝著智能化軸承故障診斷過程中繼續(xù)發(fā)揮小波變換、小波包。斷從根本上說其實是對數(shù)據(jù)類型的模式識別，神實現(xiàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練、學(xué)習(xí)并識別，而對于更加復(fù)雜難神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疊加或者利用優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入研究之后勢必得到廣泛應(yīng)用。障診斷相比較傳統(tǒng)的人工領(lǐng)域故障診斷具有眾多

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3226306