基于JADE的轴承故障诊断与寿命预测研究

发布时间：2018-07-15 22:39

【摘要】：旋转机械设备在现代工业领域中充当着重要的角色,而滚动轴承是旋转设备中的主要部件之一,滚动轴承的运行状态对旋转机械稳定运行至关重要。滚动轴承在高速、重载或恶劣环境中运转极易出现故障,而且故障类型复杂,因此,滚动轴承诊断是设备故障诊断的重点与难点。设备出现故障之前,准确了解轴承的运行状态和健康状态,进而做出相关的应对措施,可防止工业事故的发生,减少工业过程中的损失；故障一旦出现,需要准确判断其故障类别与原因,可快速、准确地采取补救措施。对轴承进行诊断的关键在于从现场采集到的轴承信号中提取可有效判别轴承状态的特征参数,当滚动轴承发生故障时,轴承状态信号将会发生变化,对这些信号进行分析,提取淹没在信息里的故障信息。针对得到滚动轴承的有效特征,研究学者提出很多信号处理方法。本文将特征矩阵联合近似对角化(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,简称JADE)方法与经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)、谱相关等方法相结合,对轴承状态特征提取方法进行了探讨,进一步结合支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)对轴承故障分类和寿命预测方法开展了研究。本文第一章论述了故障诊断的基本环节和基本方法,介绍了轴承寿命预测理论的发展和轴承振动信号的基本知识。第二章轴承故障信号的采集方面的一些知识和信号的故障频率的计算,总结了不同故障下故障特征的计算方法。第三章在轴承故障分类中,运用JADE结合EMD、谱相关等方法,提取了反映轴承故障类型的特征参数,进一步结合SVM实现了对不同故障类型的识别,取得了很好的效果。在第四章中对JADE算法进行了改进,提出了双层JADE算法,提取反映轴承退化状态的特征参数向量,同时利用ELM进行寿命预测模型的建立。对不同故障类型的轴承故障全寿命数据进行分析,实现了轴承寿命的准确预测。第五章对轴承疲劳试验进行了详细描述。最后第六章对全文做了总结。
[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 .
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH133.3;TH165.3

【相似文献】