本文關(guān)鍵詞：基于小波分析和在線極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備趨于大型化、高效化、集成化,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械安全可靠運(yùn)行的要求也相應(yīng)提高。滾動(dòng)軸承是影響旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備安全運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一,但是由于加工工藝、工作環(huán)境等原因造成其壽命參差性較大和損壞率高的缺點(diǎn),因此需要對(duì)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)實(shí)施有效的診斷。滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)擺脫了定期維修的弊端,不僅減少了因滾動(dòng)軸承故障造成的不必要的人力物力損失,而且很大程度上提高了生產(chǎn)效率和機(jī)械設(shè)備的安全性和可靠性。因此,研究滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)具有重大的經(jīng)濟(jì)意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象,采用振動(dòng)信號(hào)分析方法對(duì)故障特征進(jìn)行提取并識(shí)別故障類型。對(duì)基于小波分析和在線極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)中所涉及的理論、方法和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,主要研究工作如下：系統(tǒng)分析了滾動(dòng)軸承故障診斷的主要方法,在眾多診斷方法中,振動(dòng)診斷法適用范圍廣、處理和分析過(guò)程明確直觀,因此本文采用振動(dòng)信號(hào)分析方法。通過(guò)分析軸承故障診斷領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,指出快速、準(zhǔn)確地對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷已成為研究重點(diǎn)。此外對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域分析方法及常用的滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別方法也進(jìn)行了分析。深入研究了滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻分析方法中的小波分析方法,主要包括小波變換、第二代小波包變換和雙樹(shù)復(fù)小波包變換。重點(diǎn)研究了雙樹(shù)復(fù)小波包變換的抑制頻帶混疊和平移不變性兩個(gè)特性。針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)具有的非平穩(wěn)性和非線性特點(diǎn),本文提出了基于改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波包變換的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法。該方法是以雙樹(shù)復(fù)小波包變換為基礎(chǔ),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蛢蓪幽芰勘群Y選的方法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)仿真信號(hào)實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波包變換在提取信號(hào)特征頻率方面的可行性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。在基本極限學(xué)習(xí)機(jī)的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究在線極限學(xué)習(xí)機(jī),在線極限學(xué)習(xí)機(jī)是對(duì)傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)的改進(jìn)算法,它能夠處理連續(xù)或者逐個(gè)到達(dá)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。論文完成了對(duì)基于改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波包變換的故障特征提取方法和基于在線極限學(xué)習(xí)機(jī)的模式識(shí)別方法兩部分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。將改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波包變換方法以及在線極限學(xué)習(xí)機(jī)應(yīng)用于實(shí)際滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波包變換可以有效地提取振動(dòng)信號(hào)故障特征,并且通過(guò)在線極限學(xué)習(xí)機(jī)能夠以較高的準(zhǔn)確率對(duì)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 雙樹(shù)復(fù)小波包變換 能量比 奇異值分解 在線極限學(xué)習(xí)機(jī)
【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】：2016
【分類號(hào)】：TH133.33
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-24
• 1.1 課題背景及研究意義10-11
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷方法及研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 滾動(dòng)軸承故障診斷方法11-12
• 1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)處理方法概述15-21
• 1.3.1 時(shí)域信號(hào)分析方法15-16
• 1.3.2 頻域信號(hào)分析方法16-18
• 1.3.3 時(shí)頻域信號(hào)分析方法18-21
• 1.4 機(jī)械故障類型識(shí)別方法21-22
• 1.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別方法21
• 1.4.2 基于支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法21
• 1.4.3 基于聚類分析的模式識(shí)別方法21-22
• 1.4.4 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的模式識(shí)別方法22
• 1.5 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排22-24
• 2 基于小波分析的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)處理方法24-40
• 2.1 引言24
• 2.2 小波變換及小波包變換24-29
• 2.2.1 多分辨率分析定義25-26
• 2.2.2 小波變換基本原理26-27
• 2.2.3 小波包變換基本原理27-29
• 2.3 小波包變換的改進(jìn)算法29-32
• 2.3.1 第二代小波包變換基本原理29-30
• 2.3.2 雙樹(shù)復(fù)小波包變換基本原理30-32
• 2.4 雙樹(shù)復(fù)小波包的特性分析32-39
• 2.4.1 抑制頻帶混疊特性32-36
• 2.4.2 平移不變特性36-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 3 基于改進(jìn)的DTCWPT的滾動(dòng)軸承特征提取方法40-50
• 3.1 引言40
• 3.2 改進(jìn)的雙樹(shù)復(fù)小波變換的基本原理40-42
• 3.3. 滾動(dòng)軸承仿真信號(hào)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證42-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 4 基于在線極限學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM)的模式識(shí)別方法50-60
• 4.1 引言50
• 4.2 單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50-53
• 4.2.1 單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念50-51
• 4.2.2 單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法51-53
• 4.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)算法53-55
• 4.4 在線極限學(xué)習(xí)機(jī)55-58
• 4.5 本章小結(jié)58-60
• 5 滾動(dòng)軸承故障特征提取和模式識(shí)別方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證60-70
• 5.1 引言60
• 5.2 滾動(dòng)軸承實(shí)際振動(dòng)信號(hào)介紹60-61
• 5.3 基于改進(jìn)的DTCWPT特征提取方法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證61-66
• 5.4 基于在線極限學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM)的模式識(shí)別方法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證66-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 6 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果76-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

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1 潘

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