【摘要】：旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中充當著重要的角色,而滾動軸承是旋轉(zhuǎn)設(shè)備中的主要部件之一,滾動軸承的運行狀態(tài)對旋轉(zhuǎn)機械穩(wěn)定運行至關(guān)重要。滾動軸承在高速、重載或惡劣環(huán)境中運轉(zhuǎn)極易出現(xiàn)故障,而且故障類型復雜,因此,滾動軸承診斷是設(shè)備故障診斷的重點與難點。設(shè)備出現(xiàn)故障之前,準確了解軸承的運行狀態(tài)和健康狀態(tài),進而做出相關(guān)的應(yīng)對措施,可防止工業(yè)事故的發(fā)生,減少工業(yè)過程中的損失；故障一旦出現(xiàn),需要準確判斷其故障類別與原因,可快速、準確地采取補救措施。對軸承進行診斷的關(guān)鍵在于從現(xiàn)場采集到的軸承信號中提取可有效判別軸承狀態(tài)的特征參數(shù),當滾動軸承發(fā)生故障時,軸承狀態(tài)信號將會發(fā)生變化,對這些信號進行分析,提取淹沒在信息里的故障信息。針對得到滾動軸承的有效特征,研究學者提出很多信號處理方法。本文將特征矩陣聯(lián)合近似對角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,簡稱JADE)方法與經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)、譜相關(guān)等方法相結(jié)合,對軸承狀態(tài)特征提取方法進行了探討,進一步結(jié)合支持向量機(Support Vector Machines,簡稱SVM)和極限學習機(Extreme Learning Machine,簡稱ELM)對軸承故障分類和壽命預測方法開展了研究。本文第一章論述了故障診斷的基本環(huán)節(jié)和基本方法,介紹了軸承壽命預測理論的發(fā)展和軸承振動信號的基本知識。第二章軸承故障信號的采集方面的一些知識和信號的故障頻率的計算,總結(jié)了不同故障下故障特征的計算方法。第三章在軸承故障分類中,運用JADE結(jié)合EMD、譜相關(guān)等方法,提取了反映軸承故障類型的特征參數(shù),進一步結(jié)合SVM實現(xiàn)了對不同故障類型的識別,取得了很好的效果。在第四章中對JADE算法進行了改進,提出了雙層JADE算法,提取反映軸承退化狀態(tài)的特征參數(shù)向量,同時利用ELM進行壽命預測模型的建立。對不同故障類型的軸承故障全壽命數(shù)據(jù)進行分析,實現(xiàn)了軸承壽命的準確預測。第五章對軸承疲勞試驗進行了詳細描述。最后第六章對全文做了總結(jié)。
[Abstract]:The rolling bearing is one of the main parts in the modern industry , and the rolling bearing is one of the main parts in the rotating equipment . The running state of the rolling bearing is very important to the stable operation of the rotating machinery .
In chapter 1 , this paper discusses the basic link and basic method of bearing ' s failure . In chapter 1 , the paper discusses the basic link and basic method of bearing ' s failure . In chapter 1 , the characteristics of bearing ' s life prediction theory and the basic knowledge of bearing vibration signal are discussed .
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH133.3;TH165.3

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本文編號：2125606