本文關(guān)鍵詞：基于MEMD和條件熵相空間重構(gòu)的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：在機械設(shè)備中，滾動軸承作為應用最廣泛的基礎(chǔ)零部件，其運作狀況良好與否直接關(guān)系到整個系統(tǒng)的安全生產(chǎn)和功能實現(xiàn)。當今，工業(yè)技術(shù)飛速發(fā)展，滾動軸承的高效穩(wěn)定運行日益受到人們的重視。所以，開展?jié)L動軸承故障診斷技術(shù)的研究具有重大意義。論文以滾動軸承振動信號為模型，圍繞故障信號特征提取這一關(guān)鍵問題，研究了基于屏蔽經(jīng)驗模式分解和相空間重構(gòu)及互近似熵理論的滾動軸承故障診斷法。 首先，概述了常見的機械設(shè)備故障種類，以及滾動軸承的構(gòu)造、振動原理；在對國內(nèi)外軸承故障研究現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上，針對以往信號分析法的局限性，確立了本文的研究方法和工作內(nèi)容。 其次，闡述了經(jīng)驗模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法的基本理論及其在信號處理中的應用。由于經(jīng)驗模式分解存在模態(tài)混疊問題，嚴重影響分解精度和效果，故引入屏蔽經(jīng)驗模式分解(masking empirical mode decomposition, MEMD)方法，該方法不僅保留了EMD方法的良好特性，能準確獲得信號不同尺度的局部特征信息，而且還能夠很好地解決EMD的模態(tài)混疊問題。 再次，分析當前常用的相空間重構(gòu)方法的局限性，研究了一種基于條件熵的混沌相空間重構(gòu)方法，該方法能夠聯(lián)合確定延遲時間和嵌入維數(shù)，不僅減少了計算量，而且有效地避免了分別求取兩個參數(shù)引起的不一致性，提高了計算的準確性。通過一系列的仿真實驗驗證了該重構(gòu)方法的有效性。 然后，由于故障信號常呈現(xiàn)出復雜的非線性和非平穩(wěn)特性，引入互近似熵理論(cross approximate entropy, cApEn)，用于定量表征信號的不規(guī)則度和不確定度。互近似熵是近似熵的改進，能夠更充分地表征信號內(nèi)在的動力學特征。對故障信號進行MEMD分解得到一系列IMF分量，，再對有效的IMF分量進行相空間重構(gòu)，求重構(gòu)后的IMF分量(intrinsic mode function)的互近似熵值，構(gòu)成故障特征向量。利用模糊C均值聚類法(fuzzy C-means clustering, FCM)，對提取到的故障特征向量進行聚類分析，完成滾動軸承故障的診斷和識別。 最后，將美國凱斯西儲大學滾動軸承故障數(shù)據(jù)作為研究對象，分別從滾動軸承不同損傷程度和不同故障部位兩個方面進行實驗分析，結(jié)果表明，在MEMD和相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用互近似熵能夠有效地提取故障特征向量，結(jié)合FCM聚類達到了良好的故障診斷效果。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH133.33;TH165.3

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本文編號：1211697