本文關(guān)鍵詞：基于小波分析和SVM滾動(dòng)軸承在線(xiàn)故障診斷研究

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【摘要】：滾動(dòng)軸承作為機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)中的重要零件,實(shí)時(shí)掌握其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)機(jī)器設(shè)備正常發(fā)揮其工作性能具有十分重要的意義。本文以軸承的振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)像,深入分析適用于振動(dòng)信號(hào)特征提取的信號(hào)處理方法,提取軸承故障特征信息用于故障檢測(cè)和診斷。本文主要研究?jī)?nèi)容包括振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征提取方法、頻域特征提取方法、基于支持向量機(jī)(SVM)的軸承故障自動(dòng)檢測(cè)和診斷方法。 基于振動(dòng)信號(hào)的故障檢測(cè)和診斷的過(guò)程主要包括信號(hào)采集、特征信息提取和故障狀態(tài)識(shí)別,其中特征提取和狀態(tài)識(shí)別是兩個(gè)最為重要的部分。因此,本文首先研究振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域指標(biāo),包括均方根值、方差、峰值因子、峭度、歪度和六階中心矩,然后研究振動(dòng)信號(hào)的頻域特征提取方法,主要是軸承故障特征頻率的峰值提取。 目前提取軸承故障特征頻率的峰值常用方法是共振包絡(luò)解調(diào)法,在使用該方法的過(guò)程會(huì)遇到帶通濾波器參數(shù)設(shè)置的問(wèn)題,通過(guò)人工的方法尋找信號(hào)頻譜中的共振峰來(lái)確定帶通濾波器的參數(shù),參數(shù)設(shè)置受人為因素響影較大,存在局限性和隨機(jī)性�；诖�,本文提出基于譜峭度法自動(dòng)確定濾波器參數(shù),減少人為因素的影響。在研究該方法過(guò)程中,首先用有限沖擊響應(yīng)濾波器組對(duì)振動(dòng)信號(hào)濾波,提取濾波信號(hào)的包絡(luò)并計(jì)算包絡(luò)功率譜得到故障特征頻率峰值。然后根據(jù)故障信號(hào)為衰減振蕩波形的特點(diǎn),應(yīng)用Morlet小波代替有限沖擊響應(yīng)濾波器對(duì)振動(dòng)信號(hào)做小波變換,取包絡(luò)求包絡(luò)譜,取得了更好效果。 為滿(mǎn)足滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)和診斷的自動(dòng)化、智能化要求,在本文最后采用了支持向量機(jī)的方法用于軸承故障模式識(shí)別,并取得了預(yù)期的識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：滾動(dòng)軸承 故障診斷 譜峭度 小波變換 包絡(luò)解調(diào) 支持向量機(jī)(SVM)
【學(xué)位授予單位】：五邑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 滾動(dòng)軸承故障診斷研究的意義9-10
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 譜峭度、小波變換及SVM在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用11-12
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排12-13
• 第二章 滾動(dòng)軸承故障機(jī)理及信號(hào)處理13-23
• 2.1 滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)及故障特征頻率13-16
• 2.2 時(shí)域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)16-19
• 2.3 頻域分析法19-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 包絡(luò)分析法的軸承故障診斷23-34
• 3.1 機(jī)械振動(dòng)共振理論23-24
• 3.2 Hilbert變換的包絡(luò)解調(diào)24-27
• 3.3 共振解調(diào)法的滾動(dòng)軸承故障仿真分析27-28
• 3.4 軸承故障振動(dòng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析28-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 譜峭度—小波變換的包絡(luò)解調(diào)34-50
• 4.1 基于譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析34-42
• 4.2 小波變換理論42-45
• 4.3 基于小波變換的譜峭度包絡(luò)解調(diào)分析45-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于支持向量機(jī)的軸承故障診斷50-62
• 5.1 支持向量機(jī)50-54
• 5.2 樣本數(shù)據(jù)及特征向量提取54-57
• 5.3 支持向量機(jī)分類(lèi)器訓(xùn)練及測(cè)試57-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62
• 6.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表和完成的論文69-70
• 致謝70

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