基于CEEMDAN和模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究
发布时间：2021-04-14 16:28
随着我国工业的迅猛发展,对机械设备的要求越来越高,对工业生产体系的每一个环节也越来越规范,这不仅体现在对设备的精密性、质量、成本控制等领域的高要求,也体现在对整个工业生产中的可能产生的故障预判上。机械设备也随着工业发展的需求开始向大型化、集成化、高速化、精密化、智能化方向发展。其中滚动轴承是电力、冶金、石化、机械、航空航天以及一些军事工业部门应用最广泛的机械零件,也是机械设备最容易受损的零件之一。本文首先介绍了几种典型的滚动轴承故障形式和原理,以及在对应的故障形式下故障部分通过频率的计算方式。然后根据自己实验平台的情况合理的选取了实验用轴承,并且对试验平台的相关仪器做了调试并确定了相关实验步骤,确保实验的准确性和合理性。其次论述了小波包分解方法以及其相应的改进方法原理,运用改进小波包方法结合阈值降噪方法,同时基于能量熵和相关系数以及峭度准则,提出了滚动轴承故障特征信息提取的改进方法。在实验中对于此方法进行了验证,证明了这种特征信息提取的可行性和合理性。同时论述了自适应噪声完全集合经验模态分解方法的原理以及基本步骤,然后运用该方法结合小波包对故障轴承信号进行特征提取,运用Hirbert-...
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－２滚动轴承的典型结构??－，，：、
常采集信号。其次，在整个实验中，为了得到准确的实验结果需要设计合理的实验步骤：首先采??集到准确的、合理的轴承故障信号；然后对振动信号做消噪，故障特征提取得到故障特征信息；??最后对故障特征信息进行包络谱分析从而判断轴承是否故障以及具体故障位置。可参考步骤图２－??１：??诊断结果??待诊断样本集??????＾１?诊断过程??１?二＝＾＞数据预处理＝５特征提取＝５模式识别?—＝＞??图２－１故障轴承诊断步驟??２．１滚动轴承振动特征研究??滚动体??＾持架??？?ｉｉｓｉｅｉｒ．．?－■ａａＢＨＷ——ｌ—Ｗ—??图２－２滚动轴承的典型结构??如图２－２所示，以深沟球滚子轴承为例，滚动轴承主要由四部分组成：滚动体、内圈和外环以??及保持架。在正常情况下，轴承内圈与传动轴相匹配，在轴承的内环和轴承外圈之间，滚动体是??均匀分布的，轴承主要承受径向载荷和传递轴向载荷；保持架的功能是均匀分布滚动元件，减少??滚动元件之间的摩擦力，防止滚动元件脱落，滚动体是滚动轴承的核心部件。它改变了运动表面??滚动摩擦和滑动摩擦力。此外，决定轴承工作寿命的因素有轴承的形状、内外径尺寸以及滚动体??数量。??－５?－??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]CEEMD-FFT在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 陆森林,王龙. 郑州大学学报(工学版). 2015(01)
[2]基于小波包变换的滚动轴承故障诊断[J]. 王冬云,张文志. 中国机械工程. 2012(03)
[3]基于小波分析的滚动轴承故障诊断[J]. 袁云龙,迟军. 机电工程. 2008(06)
[4]小波基选择及其优化[J]. 汪新凡. 株洲工学院学报. 2003(05)
[5]自适应阈值选择和小波消噪方法研究[J]. 刘刚,屈梁生. 信号处理. 2002(06)
[6]基于ANFIS的模糊神经推理机在故障诊断中应用[J]. 吕锋,谢妍,石敏,周晓东. 水泥工程. 2002(02)
[7]基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究[J]. 李占锋,韩芳芳,郑德忠. 河北科技大学学报. 2001(03)
[8]神经网络信息融合技术在故障诊断中的应用[J]. 王江萍. 石油机械. 2001(08)
[9]小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用[J]. 谭善文,秦树人,汤宝平. 重庆大学学报(自然科学版). 2001(02)
[10]基于小波变换的去噪方法[J]. 林克正,李殿璞. 哈尔滨工程大学学报. 2000(04)
博士论文
[1]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于经验模态分解的转子故障信号熵特征提取研究[D]. 杨文瑛.兰州理工大学 2012
[2]基于LMD的滚动轴承故障诊断研究[D]. 史美丽.湖南大学 2011
[3]基于模糊神经网络的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 魏春荣.大庆石油学院 2004
[4]基于具有模糊输出BP网络的决策分类模型的研究[D]. 魏勇.北京工业大学 2002
[5]滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法[D]. 李辉.西北工业大学 2001
本文编号：3137643
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－２滚动轴承的典型结构??－，，：、
常采集信号。其次，在整个实验中，为了得到准确的实验结果需要设计合理的实验步骤：首先采??集到准确的、合理的轴承故障信号；然后对振动信号做消噪，故障特征提取得到故障特征信息；??最后对故障特征信息进行包络谱分析从而判断轴承是否故障以及具体故障位置。可参考步骤图２－??１：??诊断结果??待诊断样本集??????＾１?诊断过程??１?二＝＾＞数据预处理＝５特征提取＝５模式识别?—＝＞??图２－１故障轴承诊断步驟??２．１滚动轴承振动特征研究??滚动体??＾持架??？?ｉｉｓｉｅｉｒ．．?－■ａａＢＨＷ——ｌ—Ｗ—??图２－２滚动轴承的典型结构??如图２－２所示，以深沟球滚子轴承为例，滚动轴承主要由四部分组成：滚动体、内圈和外环以??及保持架。在正常情况下，轴承内圈与传动轴相匹配，在轴承的内环和轴承外圈之间，滚动体是??均匀分布的，轴承主要承受径向载荷和传递轴向载荷；保持架的功能是均匀分布滚动元件，减少??滚动元件之间的摩擦力，防止滚动元件脱落，滚动体是滚动轴承的核心部件。它改变了运动表面??滚动摩擦和滑动摩擦力。此外，决定轴承工作寿命的因素有轴承的形状、内外径尺寸以及滚动体??数量。??－５?－??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]CEEMD-FFT在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 陆森林,王龙. 郑州大学学报(工学版). 2015(01)
[2]基于小波包变换的滚动轴承故障诊断[J]. 王冬云,张文志. 中国机械工程. 2012(03)
[3]基于小波分析的滚动轴承故障诊断[J]. 袁云龙,迟军. 机电工程. 2008(06)
[4]小波基选择及其优化[J]. 汪新凡. 株洲工学院学报. 2003(05)
[5]自适应阈值选择和小波消噪方法研究[J]. 刘刚,屈梁生. 信号处理. 2002(06)
[6]基于ANFIS的模糊神经推理机在故障诊断中应用[J]. 吕锋,谢妍,石敏,周晓东. 水泥工程. 2002(02)
[7]基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究[J]. 李占锋,韩芳芳,郑德忠. 河北科技大学学报. 2001(03)
[8]神经网络信息融合技术在故障诊断中的应用[J]. 王江萍. 石油机械. 2001(08)
[9]小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用[J]. 谭善文,秦树人,汤宝平. 重庆大学学报(自然科学版). 2001(02)
[10]基于小波变换的去噪方法[J]. 林克正,李殿璞. 哈尔滨工程大学学报. 2000(04)
博士论文
[1]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
硕士论文
[1]基于经验模态分解的转子故障信号熵特征提取研究[D]. 杨文瑛.兰州理工大学 2012
[2]基于LMD的滚动轴承故障诊断研究[D]. 史美丽.湖南大学 2011
[3]基于模糊神经网络的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 魏春荣.大庆石油学院 2004
[4]基于具有模糊输出BP网络的决策分类模型的研究[D]. 魏勇.北京工业大学 2002
[5]滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法[D]. 李辉.西北工业大学 2001
本文编号：3137643
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