滾動(dòng)軸承是工業(yè)上最常用且最易損壞的機(jī)械零件,其發(fā)生任何意外故障都可能給工廠帶來(lái)巨大損失。此外,滾動(dòng)軸承運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)蘊(yùn)含了豐富的狀態(tài)信息,為利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。為防止軸承失效,可以利用滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)對(duì)其剩余使用壽命（RUL）進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而提前進(jìn)行維護(hù)。本文從滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)出發(fā),研究了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式下滾動(dòng)軸承的退化狀態(tài)建模及剩余使用壽命預(yù)測(cè)。首先研究了滾動(dòng)軸承的退化特征提取,構(gòu)造了兩種退化特征。通過(guò)分析滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征提取方法,先基于相似度構(gòu)造了相似度特征,并進(jìn)行敏感特征篩選,作為滾動(dòng)軸承的第一種退化特征。之后為了減少退化特征構(gòu)造的復(fù)雜性,提出在頻域幅值的基礎(chǔ)上建立頻域累積幅值特征SF,該特征比起頻域幅值特征更平滑穩(wěn)定,作為軸承的第二種退化特征。其次利用卷積神網(wǎng)絡(luò)（CNN）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）建立了滾動(dòng)軸承的兩種健康指示器。首先針對(duì)基于相似度的滾動(dòng)軸承退化特征,利用CNN的局部連接、權(quán)值共享、空間池化的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建了 CNN-HI模型,根據(jù)該模型預(yù)測(cè)軸承的退化值,得出其退化曲線。然后針對(duì)SF特征,利用CNN提取深層特征的優(yōu)勢(shì)... 

【文章來(lái)源】：機(jī)械科學(xué)研究總院北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－丨基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ＲＵＬ預(yù)測(cè)方法的整體框架??

?機(jī)械科學(xué)研究總院碩士學(xué)位論文???第五章對(duì)第三章和第四章的健康指示器（ＨＩ）構(gòu)建效果進(jìn)行驗(yàn)證并實(shí)現(xiàn)剩余壽??命的預(yù)測(cè)。利用第三章和第四章構(gòu)建的健康指示器（ＨＩ）得出的軸承退化曲線，用??指數(shù)函數(shù)進(jìn)行模擬，為了搜尋最優(yōu)的擬合參數(shù)，利用粒子濾波算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，??通過(guò)擬合未來(lái)的軸承退化曲線，實(shí)現(xiàn)剩余使用壽命的預(yù)測(cè)，之后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的展??示與評(píng)價(jià)。??第六章是本文的總結(jié)與展望部分，首先對(duì)本文的主要研宄內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，其次??對(duì)下一步的工作方向進(jìn)行了分析與展望。??本論文整體結(jié)構(gòu)的組織框圖如圖１－２所示。??第一章緒論???Ｘ???第二章滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的分析方法??＿＾＿??時(shí)域特征提取?頻域特征提取?時(shí)頻域特征提取??第三章基于相似度特征和?第四章基于ＳＦ特征和ＣＮＮ－??ＣＮＮ的滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)建模?ＧＲＵ的滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)建模??Ｉ?—??第五章基于粒子濾波的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)??第六章總結(jié)與展望??圖１－２論文整體結(jié)構(gòu)的組織框圖??７??

?機(jī)械科學(xué)研究總院碩士學(xué)位論文???第二章滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的分析方法??２．１滾動(dòng)軸承介紹??滾動(dòng)軸承作為一種精密的機(jī)械元部件，其基本結(jié)構(gòu)包括外圈、內(nèi)圈、滾動(dòng)體和??保持架。內(nèi)圈與軸相配合并且連同軸共同旋轉(zhuǎn)，外圈聯(lián)合軸承座共同起支撐作用，??滾動(dòng)體位于外圈和內(nèi)圈之間，其借助保持架呈現(xiàn)均勻分布。保持架的作用是防止?jié)L??動(dòng)體脫落，并引導(dǎo)滾動(dòng)體旋轉(zhuǎn)。滾動(dòng)體的大小和數(shù)量直接影響著滾動(dòng)軸承的使用性??能和壽命。下圖２－１展示了滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)。??滾珠——卜ｉ—外圈??保持架’七內(nèi)圈??圖２－１滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu)??按照滾動(dòng)體的形狀對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)一步分類，滾動(dòng)軸承包含球軸承和滾子軸承，??球軸承的滾動(dòng)體為球，滾子軸承的滾動(dòng)體為滾子。按照滾子種類的不同，滾子軸承??包含了圓柱滾子軸承、滾針軸承、調(diào)心滾子、圓錐滾子軸承等。??比起滑動(dòng)軸承，滾動(dòng)軸承用滾動(dòng)摩擦代替滑動(dòng)摩擦，因此摩擦阻力小，起動(dòng)快，??啟動(dòng)阻力矩小，運(yùn)行效率高。滾動(dòng)軸承為機(jī)械領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，其生產(chǎn)過(guò)程己經(jīng)??達(dá)到了標(biāo)準(zhǔn)化、系列化和通用化，能夠進(jìn)行大批量的生產(chǎn)和供應(yīng)，另外，滾動(dòng)軸承??的精度高，轉(zhuǎn)速高，磨損小，使用壽命相對(duì)較長(zhǎng)，這些特點(diǎn)都使?jié)L動(dòng)軸承成為了最??廣泛的機(jī)械使用標(biāo)準(zhǔn)件，大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備都會(huì)用到滾動(dòng)軸承。??由于滾動(dòng)軸承的滾動(dòng)體原件與管道接觸面積小，因此導(dǎo)致其抗沖擊能力較差，??滾動(dòng)軸承中的球軸承抗沖擊能力最差。另外，滾動(dòng)軸承經(jīng)常處在高速運(yùn)轉(zhuǎn)和重載的??工況下運(yùn)行，使得其性能不斷退化，剩余壽命降低。在成本方面，滾動(dòng)軸承的成本??較高，因此，對(duì)滾動(dòng)軸承的剩余使用壽命預(yù)測(cè)具有重要意義。??８??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)研究[J]. 荊祿宗,吳欽木.  電氣傳動(dòng). 2020(03)
[2]基于粒子濾波的非線性退化設(shè)備剩余壽命自適應(yīng)預(yù)測(cè)[J]. 王璽,周薇,胡昌華,張建勛,裴洪,劉軒.  兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2020(10)
[3]基于小波包能量譜與主成分分析的軸承故障特征增強(qiáng)診斷方法[J]. 郭偉超,趙懷山,李成,李言,湯奧斐.  兵工學(xué)報(bào). 2019(11)
[4]BP與AR模型在軸承性能退化評(píng)估和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 涂文濤,劉韜,劉浩煒,陳慶.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2019(11)
[5]KPCA和改進(jìn)SVM在滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 者娜,楊劍鋒,劉文彬,陳良超.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2019(11)
[6]航空發(fā)動(dòng)機(jī)的健康指標(biāo)構(gòu)建與剩余壽命預(yù)測(cè)[J]. 彭開(kāi)香,皮彥婷,焦瑞華,唐鵬.  控制理論與應(yīng)用. 2020(04)
[7]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的工業(yè)過(guò)程故障檢測(cè)[J]. 李元,馮成成.  測(cè)控技術(shù). 2019(09)
[8]基于多尺度AlexNet網(wǎng)絡(luò)的健康因子構(gòu)建方法[J]. 張鋼,田福慶,梁偉閣,佘博.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020(01)
[9]基于自適應(yīng)組合核函數(shù)的RVM剩余壽命預(yù)測(cè)研究[J]. 王赟,景博,焦曉璇,李振剛,李保軍.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2019(06)
[10]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承自適應(yīng)故障診斷算法[J]. 曲建嶺,余路,袁濤,田沿平,高峰.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(07)

博士論文
[1]推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾算法若干問(wèn)題的研究[D]. 張亮.北京郵電大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于PSO優(yōu)化SVM的滾動(dòng)軸承剩余使用壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 孫晨光.石家莊鐵道大學(xué) 2019
[2]結(jié)合CNN和LSTM的滾動(dòng)軸承剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 李少鵬.哈爾濱理工大學(xué) 2019
[3]基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械設(shè)備退化狀態(tài)建模及剩余壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 劉小勇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[4]基于AdaBoostRVM的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 董正.哈爾濱理工大學(xué) 2018
[5]基于多健康狀態(tài)評(píng)估的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 張龍龍.電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3509276