滚动轴承故障诊断与性能退化评估

发布时间：2017-12-21 00:13

  本文关键词：滚动轴承故障诊断与性能退化评估　出处：《哈尔滨工业大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 故障模式识别 性能退化评估 高斯混合模型 特征分析 滚动轴承

【摘要】：随着机械设备在人们日常生产中所扮演的角色日益加重,各种机械设备为社会生产力的发展提供了强大助力。然而与此同时,由于机械设备故障和性能衰退导致的灾难性事故也接踵而至。滚动轴承既是旋转机械上的重要部件也是易损部件,那么对滚动轴承故障诊断与性能评估技术的研究,已经成为当前需要迫切解决的问题。本文在对故障诊断和性能评估方法研究的基础上,结合滚动轴承全寿命试验数据,对特征值的相关性和单调趋势性进行分析,确定特征选取规则。首先利用西储大学轴承故障数据对滚动轴承进行故障诊断及故障程度识别,然后分别利用三种评估方法对滚动轴承进行性能状态评估。本文主要研究内容如下:(1)介绍了模糊C均值聚类、高斯混合模型和逻辑回归模型等性能评估的基本理论方法,包括数学模型理论和参数估计方法等。并且对各个模型公式做了推导,以及在工程实际中对模型内部各个参数的估计方法做了研究。(2)对滚动轴承进行全寿命试验,并根据试验数据,分析了常规的时域和频域特征值指标之间的相关性与指标的单调趋势性,为设备的故障诊断与性能评估时的特征值选取问题提供依据。并对常用的降维处理方法进行了简单介绍,对选取的特征值的冗余现象进行简化。(3)以高斯混合模型为基础,提出两种不同的故障诊断与故障程度识别方法,结合美国西储大学的轴承试验数据,对两种诊断及识别方法进行验证。(4)将高斯混合模型理论、模糊C均值聚类和逻辑回归理论应用到轴承设备性能评估领域,结合本实验室获得的轴承全寿命试验数据,对以上方法进行了验证,并对评估结果进行了对比,给出了各自的优缺点及适用范围。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1313935