滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的常用元件,它的正常運行是機械系統(tǒng)安全運行的保證,軸承故障類型識別和剩余壽命預(yù)測研究具有重要的研究意義。在了解軸承故障診斷研究意義和研究背景的基礎(chǔ)上,引入自適應(yīng)變分模態(tài)分解及參數(shù)估計方法用于軸承故障診斷及壽命預(yù)測,研究內(nèi)容主要包括:首先,深入了解軸承故障診斷的發(fā)展及現(xiàn)狀,并對故障診斷的基本過程及常用方法進行了分析。采用變分模態(tài)分解方法對軸承振動信號進行自適應(yīng)分解,獲取其中包含故障信息較多的成分。針對方法中存在的模態(tài)分量分解個數(shù)會影響變分模態(tài)分解結(jié)果的問題,研究了基于快速譜峭度圖的模態(tài)分量個數(shù)設(shè)置方法。通過在分解前利用譜峭度預(yù)估最優(yōu)分析頻帶帶寬的方式,控制增加模態(tài)分量個數(shù)時模態(tài)分量中心頻率的接近程度,得到模態(tài)分量個數(shù)的合理值。其次,對軸承信號進行了變分模態(tài)分解并與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解結(jié)果進行了對比。根據(jù)峭度-相關(guān)性指標(biāo)篩選敏感模態(tài)分量,對篩選結(jié)果進行特征提取,并采用隨機森林分類器對不同轉(zhuǎn)速條件下的軸承故障特征數(shù)據(jù)進行分類識別。最后,對于軸承的剩余壽命預(yù)測問題,分析軸承的壽命周期和振動信號的變化情況采用均方根值作為健康指標(biāo)描述軸承狀態(tài)變化。針對雙指數(shù)衰退模型在壽命預(yù)測時的參數(shù)... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

故障類型識別過程

第 2 章 軸承故障診斷的基本原理的振動信號，組成軸承壽命期間的振動信號序列。(2)選取健康指標(biāo)。對每段信號進行特征提取組成特征序列，分析特征序列況是否反應(yīng)軸承的健康狀態(tài)，從中選取健康指標(biāo)。(3)建立衰退模型。建立軸承的衰退模型，對軸承的健康指標(biāo)變化情況進行，將軸承的狀態(tài)估計問題轉(zhuǎn)換為對軸承衰退模型的狀態(tài)估計問題。(4)狀態(tài)估計。利用狀態(tài)估計算法對已采集數(shù)據(jù)進行狀態(tài)估計結(jié)合衰退模型未來狀態(tài)的變化情況，根據(jù)達到失效閾值的時間預(yù)測軸承的剩余壽命。軸承剩余壽命預(yù)測過程如圖 2-2。

圖 2-3 隨機森林訓(xùn)練過程，建立與 t 個樣本集相對應(yīng)的 t 個決策樹模型。從樣本特征中隨機 n )個特征進行信息增益計算，在 s 個特征中選取最優(yōu)特征作為決，確定每個節(jié)點屬性的分類規(guī)則，根據(jù)分類規(guī)則將每個節(jié)點分成未被選中的特征中再次尋找最優(yōu)特征，如此遞歸構(gòu)造最后得到 t圖 2-4。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3487698