滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的常用元件,它的正常運(yùn)行是機(jī)械系統(tǒng)安全運(yùn)行的保證,軸承故障類(lèi)型識(shí)別和剩余壽命預(yù)測(cè)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(jì)方法用于軸承故障診斷及壽命預(yù)測(cè),研究?jī)?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(duì)故障診斷的基本過(guò)程及常用方法進(jìn)行了分析。采用變分模態(tài)分解方法對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解,獲取其中包含故障信息較多的成分。針對(duì)方法中存在的模態(tài)分量分解個(gè)數(shù)會(huì)影響變分模態(tài)分解結(jié)果的問(wèn)題,研究了基于快速譜峭度圖的模態(tài)分量個(gè)數(shù)設(shè)置方法。通過(guò)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(gè)數(shù)時(shí)模態(tài)分量中心頻率的接近程度,得到模態(tài)分量個(gè)數(shù)的合理值。其次,對(duì)軸承信號(hào)進(jìn)行了變分模態(tài)分解并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。根據(jù)峭度-相關(guān)性指標(biāo)篩選敏感模態(tài)分量,對(duì)篩選結(jié)果進(jìn)行特征提取,并采用隨機(jī)森林分類(lèi)器對(duì)不同轉(zhuǎn)速條件下的軸承故障特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。最后,對(duì)于軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)問(wèn)題,分析軸承的壽命周期和振動(dòng)信號(hào)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(duì)雙指數(shù)衰退模型在壽命預(yù)測(cè)時(shí)的參數(shù)... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

故障類(lèi)型識(shí)別過(guò)程

第 2 章 軸承故障診斷的基本原理的振動(dòng)信號(hào)，組成軸承壽命期間的振動(dòng)信號(hào)序列。(2)選取健康指標(biāo)。對(duì)每段信號(hào)進(jìn)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(duì)軸承的健康指標(biāo)變化情況進(jìn)行，將軸承的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為對(duì)軸承衰退模型的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題。(4)狀態(tài)估計(jì)。利用狀態(tài)估計(jì)算法對(duì)已采集數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)結(jié)合衰退模型未來(lái)狀態(tài)的變化情況，根據(jù)達(dá)到失效閾值的時(shí)間預(yù)測(cè)軸承的剩余壽命。軸承剩余壽命預(yù)測(cè)過(guò)程如圖 2-2。

圖 2-3 隨機(jī)森林訓(xùn)練過(guò)程，建立與 t 個(gè)樣本集相對(duì)應(yīng)的 t 個(gè)決策樹(shù)模型。從樣本特征中隨機(jī) n )個(gè)特征進(jìn)行信息增益計(jì)算，在 s 個(gè)特征中選取最優(yōu)特征作為決，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)屬性的分類(lèi)規(guī)則，根據(jù)分類(lèi)規(guī)則將每個(gè)節(jié)點(diǎn)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(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3487698