發(fā)布時間：2020-12-13 02:51

　　滾動軸承因其摩擦阻力小、互換性好、靈活度高而被廣泛應(yīng)用于機械設(shè)備中,其良好運轉(zhuǎn)與否對機械設(shè)備運行安全具有十分重要的意義。為了盡可能地避免或減少滾動軸承對機械設(shè)備運行故障的影響,針對傳統(tǒng)故障診斷方法的不足,本文應(yīng)用機器學(xué)習(xí)相關(guān)理論對滾動軸承的智能故障診斷方法做了深入研究。具體內(nèi)容如下:（1）介紹了滾動軸承的典型結(jié)構(gòu)和常見失效形式,研究了滾動軸承的振動機理,從運動學(xué)角度推導(dǎo)了滾動軸承的特征頻率,并從信號處理角度分析了滾動軸承振動信號常用的時域和頻域特征。（2）針對滾動軸承智能故障診斷中傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易造成過擬合、局部最優(yōu)等問題,提出了一種思維進化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。以常用振動信號的時域、頻域特征參數(shù)作為思維進化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,對軸承故障類型及故障程度進行智能故障診斷,對比分析了算法優(yōu)化前后的結(jié)果。（3）針對滾動軸承智能故障診斷中處理故障樣本時因樣本數(shù)據(jù)量過大及算法結(jié)構(gòu)單一問題而導(dǎo)致故障多分類精度較低的問題,提出了一種特征降維與隨機森林相結(jié)合的方法。以常用振動信號的時域、頻域特征參數(shù)作為特征將維隨機森林方法的輸入,對軸承故障類型及故障程度進行智能故障診斷,并與SVM、... 

【文章來源】：華東交通大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承的基本結(jié)構(gòu)

到滾動軸承中導(dǎo)致滾動軸承失效。滾動軸承的故障影響因素結(jié)構(gòu)特性加工或裝配不當運行故障共振不平衡其他部件作用圖 2-2 滾動軸承故障影響因素Fig.2-2 Factors affecting the failure of rolling bearings軸承故障影響因素的差異性，在不同工作條件下，滾動軸：剝落：軸承運轉(zhuǎn)過程中，在交變載荷的作用下滾動體在滾度增大，在滾動體與滾道經(jīng)常接觸的地方會造成裂紋，這表面金屬剝落，產(chǎn)生一些不規(guī)則的剝落坑，也叫點蝕。

圖 2-4 磨損失效Fig.2-4 Wear Failure蝕：軸承運轉(zhuǎn)過程中，內(nèi)部電流產(chǎn)生的電火花容易使得軸承或過量的潤滑油也會產(chǎn)生化學(xué)腐蝕，還有就是軸承內(nèi)部元件蝕。圖 2-5 腐蝕失效Fig.2-5 Corrosion Failure裂：軸承制造或使用過程中，由于熱處理加工不當或者軸承造成軸承斷裂或產(chǎn)生裂紋，還有就是當載荷過大或潤滑不當

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2913753