基于随机共振和Otsu-EWT的滚动轴承早期故障诊断方法

发布时间：2024-02-02 20:57

　　滚动轴承早期故障诊断是设备健康管理领域的研究内容,它能够在设备故障的早期或性能出现明显异常之前识别出故障以便于安排维护和维修,具有重要研究意义。本课题以滚动轴承为研究对象,围绕早期故障诊断这一主线,逐步展开微弱信号检测、信号分解与筛选和信号降噪等研究,主要研究内容如下:首先,提出一种基于量子遗传算法的自适应随机共振检测方法。通过分析系统模型参数对随机共振的影响,明确参数优化的必要性,将量子遗传算法引入到参数优化中对两个系统参数同时寻优,并与传统随机共振、单变量自适应随机共振进行对比,通过仿真信号和开源数据验证双变量自适应随机共振效果。其次,提出一种基于最大类间方差的经验小波变换信号分解方法。针对传统分解方法存在窗固定、模式混叠等问题,将经验小波变换用于信号分解,并通过最大类间方差方法克服原有的边界计算复杂、缓慢且受人为因素干扰较大的问题,实现信号频谱的自适应划分;研究有量纲与无量纲指标在早期故障阶段对故障特征表现的差别,选取脉冲指标作为分解得到的调幅-调频分量的筛选指标,通过仿真信号与开源数据验证最大类间方差-经验小波变换分解效果与评价指标对故障特征的表现情况。再次,提出基于奇异值差分...

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【学位级别】：硕士

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