本文關(guān)鍵詞：滾動軸承的工作狀態(tài)及壽命預(yù)測方法研究

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【摘要】：滾動軸承是機(jī)械設(shè)備中使用最廣泛，且極易損壞的零件之一，由其引發(fā)的故障是引起設(shè)備失效的重要原因。對滾動軸承進(jìn)行工作狀態(tài)和壽命預(yù)測研究是評價軸承制造質(zhì)量的關(guān)鍵，對其進(jìn)行研究具有十分重要的意義。 論文研究了滾動軸承的工作狀態(tài)和壽命預(yù)測方法，使用局部特征尺度分解（Local characteristic scale decomposition，簡稱LCD）算法提取振動信號的特征值，將高斯混合聚類算法和變量預(yù)測模型（Variable predictive model based classdiscriminate，簡稱VPMCD）結(jié)合，對滾動軸承進(jìn)行工作狀態(tài)的識別和壽命預(yù)測。 論文主要研究內(nèi)容如下： 1、分析了滾動軸承的主要故障模式及特性，以及滾動軸承的退化狀態(tài)演化規(guī)律。然后探討了滾動軸承工作狀態(tài)的識別方法，為滾動軸承的工作狀態(tài)與壽命預(yù)測方法研究奠定基礎(chǔ)。 2、研究了LCD算法的基本理論，LCD是一種新的自適應(yīng)、非平穩(wěn)信號的處理方法，該方法能夠?qū)?fù)雜的非平穩(wěn)信號自適應(yīng)地分解為若干瞬時頻率具有物理意義的單分量信號的和，從而能夠有效地對滾動軸承的振動信號進(jìn)行特征值提取。然后利用仿真信號比較了LCD相對固有時間尺度分解（Intrinsic time-scaledecomposition，簡稱ITD）及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition，簡稱EMD）算法的優(yōu)點(diǎn)，并通過實(shí)驗來驗證LCD在滾動軸承工作狀態(tài)和壽命預(yù)測研究中的有效性。 3、研究了高斯混合聚類算法的基本理論，用作滾動軸承退化狀態(tài)識別和壽命預(yù)測的全壽命數(shù)據(jù)是隨時間非線性變化的不確定類別的數(shù)據(jù)，因此首先需要利用高斯混合聚類算法將原始數(shù)據(jù)準(zhǔn)確聚類成N個退化狀態(tài)，然后才能使用模式識別方法根據(jù)既定的不同退化狀態(tài)對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。將該算法與LCD算法相結(jié)合，并且將時間因子作為特征值引入高斯混合聚類算法，從而實(shí)現(xiàn)對滾動軸承全壽命數(shù)據(jù)的退化狀態(tài)分類，并有效識別出原始信號的異常點(diǎn)。 4、研究了VPMCD算法的基本理論，該方法是一種全新的模式識別方法，，通過利用各特征參數(shù)之間的相互內(nèi)在關(guān)系來建立變量預(yù)測模型，再利用預(yù)測模型對待測數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識別及分類。論文將其與高斯混合聚類及LCD算法相結(jié)合應(yīng)用于滾動軸承工作狀態(tài)和壽命預(yù)測研究中，并通過實(shí)驗，與目前廣泛應(yīng)用在滾動軸承模式識別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較，結(jié)果驗證了其在分類精度和訓(xùn)練速度上的優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1205030