機械設(shè)備的意外事故或故障將會造成嚴重的經(jīng)濟損失甚至影響人們的生命安全。滾動軸承作為機械設(shè)備中應(yīng)用最普遍的零部件之一,起到了機械設(shè)備“關(guān)節(jié)”的作用,它的運行環(huán)境通常十分惡劣,這導致了它的壽命離散性大且故障率高。當滾動軸承發(fā)生故障時,如何準確識別出故障部位與類型并制定出相應(yīng)的維修策略來保障設(shè)備安全穩(wěn)定運行,對提高經(jīng)濟效益和保證生產(chǎn)安全具有重要的意義。因此,本課題以滾動軸承為研究對象,對其可能出現(xiàn)的正常狀態(tài)、滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障四種類型的振動信號特征進行提取,并通過機器學習算法來識別出振動信號所蘊含的狀態(tài)信息。本文首先分析了滾動軸承的結(jié)構(gòu)、失效原因、振動機理以及特征頻率,接著介紹了實驗數(shù)據(jù)來源�；跐L動軸承早期故障信號特征特點,本課題提出了采用小波變換對振動信號進行降噪處理來降低噪聲的干擾,基于小波變換的不足提出了采用小波包變換對滾動軸承的正常狀態(tài)、滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障信號進行特征提取。支持向量機（Support Vector Machine,SVM）和BP（Back Propagation,BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以對故障特征進行分類,但由于傳統(tǒng)的SVM對特征數(shù)據(jù)進行分類時,... 

【文章來源】：青島大學山東省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承

滾動

青島大學碩士學位論文12圖2.3滾動軸承實驗臺表2.1軸承尺寸參數(shù)滾動軸承型號外圈直徑（mm）內(nèi)圈直徑（mm）厚度（mm）滾動體直徑（mm）節(jié)徑（mm）SKF6205-2RS5225157.9439.04SKF6203-2RS40l7126.746228.4988表2.2本文實驗所用數(shù)據(jù)說明表滾動軸承型號單點損傷尺寸（mm）電機負載（kw）故障類型近似轉(zhuǎn)速（r/min）采樣頻率（kHz）信號長度信號組數(shù)SKF6205-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940內(nèi)圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940滾動體179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74正常177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74外圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74內(nèi)圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74滾動體177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47正常175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47外圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47內(nèi)圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47滾動體175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21正常173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21外圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21內(nèi)圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21滾動體173012200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940內(nèi)圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940滾動體179712200050

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于VMD與不同包絡(luò)階次構(gòu)造的風電機組滾動軸承故障診斷[J]. 王建國,林語桐,田野,杜鵬,張培焱,辛紅偉,武英杰.  發(fā)電技術(shù). 2018(01)
[2]GA與PSO的混合研究綜述[J]. 李紅亞,彭昱忠,鄧楚燕,龔道慶.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(02)
[3]基于小波包-GABP的滾動軸承故障診斷分析[J]. 張晴,高軍偉,張彬,毛云龍,董宏輝.  青島大學學報(工程技術(shù)版). 2017(02)
[4]蝙蝠算法應(yīng)用綜述[J]. 李麗麗.  軟件導刊. 2016(12)
[5]粒子群優(yōu)化算法綜述[J]. 趙乃剛,鄧景順.  科技創(chuàng)新導報. 2015(26)
[6]基于改進粒子群優(yōu)化的SVM故障診斷方法[J]. 楊柳松,何光宇.  計算機工程. 2013(03)
[7]基于SVM的時間序列短期風速預(yù)測[J]. 鮑永勝,吳振升.  中國電力. 2011(09)
[8]基于EMD與譜峭度的滾動軸承故障檢測改進包絡(luò)譜分析[J]. 蔡艷平,李艾華,石林鎖,白向峰,沈金偉.  振動與沖擊. 2011(02)
[9]智能診斷技術(shù)發(fā)展綜述[J]. 李云松,任艷君.  四川兵工學報. 2010(04)
[10]遺傳算法的特點及應(yīng)用領(lǐng)域研究[J]. 杜文麗,原亮.  科技信息(科學教研). 2008(10)

博士論文
[1]列車滾動軸承振動信號的特征提取及診斷方法研究[D]. 熊慶.西南交通大學 2015
[2]粒子群優(yōu)化算法的改進及應(yīng)用研究[D]. 劉逸.西安電子科技大學 2013
[3]基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D]. 趙志宏.北京交通大學 2012
[4]滾動軸承振動信號處理及特征提取方法研究[D]. 蘇文勝.大連理工大學 2010

碩士論文
[1]基于小波包和支持向量機的滾動軸承故障特征提取及診斷研究[D]. 楊紅葉.青島大學 2019
[2]基于GA-PSO優(yōu)化支持向量機的遙感圖像分類研究[D]. 于夢馨.湖南農(nóng)業(yè)大學 2018
[3]基于遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加熱爐建模方法研究[D]. 楊猛.中國科學技術(shù)大學 2017
[4]改進的粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 楊超.東華理工大學 2016
[5]基于振動信號處理的電機軸承故障診斷方法研究[D]. 張洋.遼寧科技大學 2016
[6]SVM參數(shù)尋優(yōu)及其在分類中的應(yīng)用[D]. 徐曉明.大連海事大學 2014
[7]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究及MATLAB仿真[D]. 任謝楠.天津師范大學 2014
[8]基于遺傳算法的車間動態(tài)調(diào)度研究[D]. 張富生.山東大學 2013
[9]基于非平穩(wěn)時序分析的滾動軸承故障特征提取方法研究[D]. 董群英.中南大學 2012
[10]基于支持向量數(shù)據(jù)描述的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 劉震坤.湖南大學 2012



本文編號：3071053