基于经验模态分解的滚动轴承故障灰色预测方法研究

发布时间：2021-04-20 07:45

　　工业的发展离不开科学技术的发展,机械设备紧跟着科技的脚步朝着智能化、复杂化、自动化方向发展,如何对运行状态的设备进行故障预测,确保设备的安全稳定运行是一项重要的研究内容。滚动轴承是旋转机械设备应用十分广泛的特殊零件,它的基础结构为内外两个滚道与一组滚子,结构看似简单,实际构造精密且制造工艺复杂。由于滚动轴承还具备支撑作用,所以对整个旋转机械设备的运行状态具有显著影响。因此,对滚动轴承进行故障预测方法研究具有重要的学术意义和工程应用价值,可有效避免设备运行过程中重大事故的发生。本文的研究内容如下:首先描述了轴承故障诊断及轴承故障预测技术的发展,并分析滚动轴承常见故障的原因以及故障类型,然后从理论上分析不同情况下故障频率特性的计算方式和振动特性。其次介绍了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）理论,并对其在对信号进行分解后得到的分量中出现模态混叠的现象进行研究。模态混叠现象表现为分解后的分量成分中包含不同的时间尺度,使得判别各个模态分量的物理意义困难。为了给后续故障诊断预测提供精确的物理意义的特征向量,本文提出了一种基于独立分量分析进行模态混叠消除... 

【文章来源】：浙江理工大学浙江省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外相关研究现状
        1.2.1 滚动轴承故障监测方法
        1.2.2 基于振动信号的滚动轴承故障预测方法研究现状
        1.2.3 滚动轴承故障预测方法研究现状
    1.3 论文的主要研究内容和结构安排
        1.3.1 论文的研究内容
        1.3.2 结构安排
第二章 滚动轴承故障原理与特征分析
    2.1 滚动轴承结构
    2.2 滚动轴承故障类型及振动特性
        2.2.1 滚动轴承故障类型
        2.2.2 滚动轴承的振动特性
    2.3 滚动轴承固定频率和故障特征频率
        2.3.1 滚动轴承固定频率
        2.3.2 滚动轴承故障特征频率
    2.4 本章小结
第三章 经验模态分解（EMD）方法研究
    3.1 瞬时频率和本征模态函数
        3.1.1 瞬时频率
        3.1.2 本征模态函数
    3.2 EMD方法的基本原理
    3.3 EMD方法存在的问题
    3.4 本章小结
第四章 EMD模态混叠处理方法研究
    4.1 模态混叠
    4.2 最大相关峭度解卷积MCKD的降噪原理
    4.3 盲源分离原理
        4.3.1 混沌相空间重构
        4.3.2 负熵的 FastICA 算法
    4.4 EMD模态混叠处理的优化方法
    4.5 仿真分析
    4.6 本章小结
第五章 基于EMD的滚动轴承故障灰色预测方法
    5.1 灰色系统理论
    5.2 灰色预测模型建模原理
    5.3 ELM-GM（1,1）预测模型
        5.3.1 ELM算法
        5.3.2 ELM优化GM（1,1）
        5.3.3 仿真验证
    5.4 实验验证
        5.4.1 实验数据
        5.4.2 预测特征参数的选取
        5.4.3 基于EMD的滚动轴承故障灰色预测方法
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和取得的研究成果



本文编号：3149278