本文關(guān)鍵詞：基于狀態(tài)監(jiān)測的滾動軸承性能退化評估，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在眾多機械設(shè)備中,軸承的應(yīng)用隨處可見,同時也最容易受到損壞。軸承一旦出現(xiàn)故障,很容易引起工程事故,造成經(jīng)濟損失。對軸承進行狀態(tài)監(jiān)測能夠?qū)崟r了解軸承的工作情況,盡早的判斷是否將要出現(xiàn)故障并采取相應(yīng)的措施,從而在很多情況下避免事故的發(fā)生。所以在工業(yè)生產(chǎn)中軸承的狀態(tài)監(jiān)測,可靠性和性能退化預(yù)測,以及故障分析診斷是值得關(guān)注的問題�？煽啃栽u估能夠掌握軸承的失效時間,在此時間之前適時的對軸承進行維修,延長維修周期和使用壽命,對于保證設(shè)備的正常運行具有非常重要的意義。本文在理論方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合滾動軸承實例展開探討,研究軸承的性能退化評估方法,具體內(nèi)容如下:(1)首先介紹了滾動軸承的主要狀態(tài)監(jiān)測技術(shù),如狀態(tài)監(jiān)測的傳感檢測方法、滾動軸承的狀態(tài)監(jiān)測方法和振動信號的分析診斷法。然后在理論上對軸承振動信號的特征提取與信號處理方法進行研究,包括時域分析、頻域分析和時頻分析方法,每種方法具有各自的特點,適合應(yīng)用于不同的場合。掌握軸承的狀態(tài)監(jiān)測和特征提取方法是進行性能退化評估的基礎(chǔ)和前提。(2)通過構(gòu)造狀態(tài)空間模型對性能退化進行預(yù)測,對狀態(tài)方程的求解過程進行了改進。首先通過狀態(tài)監(jiān)測方法得到軸承的振動信號,用小波分析的方法獲得振動信號的特征能量,然后選取趨勢符合退化特點的頻帶能量作為評價狀態(tài)的參數(shù)指標,以此建立狀態(tài)空間預(yù)測模型,然后計算可靠度。其中重點探討了狀態(tài)空間模型求解方法的核心內(nèi)容,即改進卡爾曼濾波。最后結(jié)合兩個滾動軸承實例驗證方法的有效性,可以看出,改進卡爾曼濾波方法比原始方法的預(yù)測效果更理想。(3)提出了基于單變量與多變量支持向量機的性能退化狀態(tài)評估方法。通過在線監(jiān)測技術(shù)獲得軸承的振動數(shù)據(jù),對信號進行特征提取并選擇能反映軸承退化狀態(tài)的特征指標和它的特征變量,建立回歸預(yù)測方程,利用特征變量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為輸入對特征指標進行預(yù)測。最后結(jié)合滾動軸承實例分別對單變量和多變量支持向量機方法進行驗證,結(jié)果表明,由于多變量支持向量機所包含的信息更加全面,從而預(yù)測結(jié)果更準確。
【關(guān)鍵詞】：軸承 狀態(tài)監(jiān)測 性能退化 特征提取
【學(xué)位授予單位】：大連工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH133.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 論文研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 滾動軸承特征提取方法研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 性能退化中可靠性評估方法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第二章 軸承的狀態(tài)監(jiān)測及特征提取14-27
• 2.1 滾動軸承主要狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)14-16
• 2.1.1 狀態(tài)監(jiān)測的傳感檢測方法15
• 2.1.2 狀態(tài)監(jiān)測方法15-16
• 2.1.3 振動信號分析診斷法16
• 2.2 滾動軸承運行狀態(tài)特征信號提取方法16-26
• 2.2.1 時域分析方法18-21
• 2.2.2 頻域分析方法21-22
• 2.2.3 時頻分析方法22-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于狀態(tài)空間模型的性能退化評估27-44
• 3.1 可靠性27-29
• 3.2 改進的卡爾曼濾波方法29-32
• 3.2.1 卡爾曼濾波30-31
• 3.2.2 改進卡爾曼濾波31-32
• 3.3 狀態(tài)空間模型及其參數(shù)計算32-35
• 3.3.1 狀態(tài)空間模型的建立32-33
• 3.3.2 狀態(tài)空間模型參數(shù)估計33-35
• 3.4 基于狀態(tài)空間模型的滾動軸承性能預(yù)測實例35-43
• 3.4.1 軸承試驗I35-39
• 3.4.2 軸承試驗II39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于多變量支持向量機的性能退化狀態(tài)評估44-61
• 4.1 支持向量機理論44-48
• 4.1.1 SVM原理44-46
• 4.1.2 SVM模型的建立46-48
• 4.2 支持向量機回歸48-52
• 4.2.1 SVR的數(shù)學(xué)模型48-50
• 4.2.2 SVR預(yù)測步驟50-52
• 4.3 基于多變量支持向量機的滾動軸承性能預(yù)測實例52-60
• 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)采集53-54
• 4.3.2 軸承性能特征選取54
• 4.3.3 軸承試驗54-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第五章 結(jié)論和展望61-63
• 5.1 結(jié)論61
• 5.2 展望61-63
• 參考文獻63-66
• 致謝66

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