【摘要】： 滾動(dòng)軸承作為各類旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用的通用零部件之一,對(duì)其進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)和診斷是國內(nèi)外工程技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。利用軸承及其組件的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)對(duì)其工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷是目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)與診斷研究中最常用的方法。 機(jī)械設(shè)備的診斷過程中,故障特征提取和模式識(shí)別是診斷的兩個(gè)關(guān)鍵。本文針對(duì)滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的特征,采用基于多重分形理論的廣義分形維數(shù)描述、基于時(shí)序分析的AR模型方法、基于時(shí)頻分析的小波包降噪分解技術(shù)及主元分析方法實(shí)現(xiàn)了軸承故障特征信息的提取,取得了滿意的效果。本文將AR模型和小波分析方法分別與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合組成了兩個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)對(duì)軸承的故障模式進(jìn)行了識(shí)別,取得了較好的效果。針對(duì)工程實(shí)際中難以獲得大量典型故障樣本的情況,將SVM方法引入軸承的智能故障診斷中,對(duì)SVM分類器的分類性能進(jìn)行了較為深入的研究。將主元分析方法與SVM方法相結(jié)合組成故障診斷系統(tǒng),完成了滾動(dòng)軸承故障模式的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)和分析結(jié)果表明,SVM分類器在小樣本故障診斷中具有優(yōu)良的分類性能,將主元分析和SVM方法相結(jié)合用于軸承的故障診斷取得了良好的效果,能有效地識(shí)別滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)和故障類型。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH165.3
【圖文】：

圖 2-2 挪威海岸線 圖 2-3 挪威海岸線測(cè)量結(jié)果事實(shí)上，式(2-2)表達(dá)的曲線在數(shù)學(xué)上確實(shí)具有分形的性質(zhì)。一般地，對(duì)于分形曲線 D >1，則( ) = =∞→→DLL1000lim εlimεεε(2-3)表明曲線的長度隨尺碼趨于零而趨于∞。如ε 并不趨于零，則( ) ( )100= < DL εLDεε(2-4)這表明(ε )L 隨碼尺ε 的減小而增大。幾何上，分維D刻畫了曲線的“粗糙”程度，D越大，曲線越彎折，越不規(guī)則。D越小，曲線越光滑。也就是說分維 D能定量地表征曲線的不規(guī)則程度(如圖 2-4 所示)。2.3.2 幾種分形維數(shù)概述圖形的維數(shù)和測(cè)度是其基本不變量。在傳統(tǒng)的幾何觀念中，圖形的維數(shù)總是自然數(shù)，而零測(cè)度點(diǎn)集是很稀疏的點(diǎn)集。然而，自 Cantor 起，數(shù)學(xué)家們就

圖 2-2 挪威海岸線 圖 2-3 挪威海岸線測(cè)量結(jié)果事實(shí)上，式(2-2)表達(dá)的曲線在數(shù)學(xué)上確實(shí)具有分形的性質(zhì)。一般地，對(duì)于分形曲線 D >1，則( ) = =∞→→DLL1000lim εlimεεε(2-3)表明曲線的長度隨尺碼趨于零而趨于∞。如ε 并不趨于零，則( ) ( )100= < DL εLDεε(2-4)這表明(ε )L 隨碼尺ε 的減小而增大。幾何上，分維D刻畫了曲線的“粗糙”程度，D越大，曲線越彎折，越不規(guī)則。D越小，曲線越光滑。也就是說分維 D能定量地表征曲線的不規(guī)則程度(如圖 2-4 所示)。2.3.2 幾種分形維數(shù)概述圖形的維數(shù)和測(cè)度是其基本不變量。在傳統(tǒng)的幾何觀念中，圖形的維數(shù)總是自然數(shù)，而零測(cè)度點(diǎn)集是很稀疏的點(diǎn)集。然而，自 Cantor 起，數(shù)學(xué)家們就

圖 2-4 D刻畫了曲線的不規(guī)則程度( )2εεSN ≈ 即(ε ) ( ε)ln N = lnS+2ln1數(shù)( )( )==(Ω )→2dimln1lnlim0 εεεNnΩ R，如果它可由(ε )N 個(gè)邊長為ε 的( )( )( ε)εεln1lndimlim0NdefB→Ω =容積維數(shù)或盒維數(shù)。的一個(gè)問題是，選擇不同的覆蓋是否會(huì)論的確如此。為避免歧義，一般取最小計(jì)分集1Ω ，在其構(gòu)造過程中第n步，所有點(diǎn)此其容積維數(shù)為( )0.6309ln2ln2dimlimΩ==≈n

【引證文獻(xiàn)】

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3 陶勇;;礦用機(jī)械滾動(dòng)軸承潤滑維護(hù)探索[J];煤礦機(jī)械;2012年12期

4 李兵;張培林;米雙山;劉東升;任國全;;齒輪故障信號(hào)多重分形維數(shù)的形態(tài)學(xué)計(jì)算方法[J];振動(dòng).測(cè)試與診斷;2011年04期

5 肖強(qiáng);李學(xué)仁;杜軍;;基于相圖相似度的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法研究[J];噪聲與振動(dòng)控制;2011年02期

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4 胡秀琴;旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2011年

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6 楊慧斌;滾動(dòng)軸承故障診斷中的特征提取與選擇方法[D];湖南工業(yè)大學(xué);2011年

7 張國瑞;基于小波包—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車軸承故障診斷的研究[D];中南大學(xué);2010年

8 孫偉;基于LMD和RBF的直升傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法研究[D];南昌航空大學(xué);2012年

9 郭大文;旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取與分析技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2012年

10 張曉曉;基于信號(hào)處理的電氣化鐵路弓網(wǎng)接觸壓力分析[D];西南交通大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2773555