基于SVM和BP神经网络的滚动轴承故障诊断研究
发布时间：2021-03-08 12:32
机械设备的意外事故或故障将会造成严重的经济损失甚至影响人们的生命安全。滚动轴承作为机械设备中应用最普遍的零部件之一,起到了机械设备“关节”的作用,它的运行环境通常十分恶劣,这导致了它的寿命离散性大且故障率高。当滚动轴承发生故障时,如何准确识别出故障部位与类型并制定出相应的维修策略来保障设备安全稳定运行,对提高经济效益和保证生产安全具有重要的意义。因此,本课题以滚动轴承为研究对象,对其可能出现的正常状态、滚动体故障、内圈故障、外圈故障四种类型的振动信号特征进行提取,并通过机器学习算法来识别出振动信号所蕴含的状态信息。本文首先分析了滚动轴承的结构、失效原因、振动机理以及特征频率,接着介绍了实验数据来源。基于滚动轴承早期故障信号特征特点,本课题提出了采用小波变换对振动信号进行降噪处理来降低噪声的干扰,基于小波变换的不足提出了采用小波包变换对滚动轴承的正常状态、滚动体故障、内圈故障、外圈故障信号进行特征提取。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和BP（Back Propagation,BP）神经网络都可以对故障特征进行分类,但由于传统的SVM对特征数据进行分类时,...
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
滚动轴承
滚动
青岛大学硕士学位论文12图2.3滚动轴承实验台表2.1轴承尺寸参数滚动轴承型号外圈直径（mm）内圈直径（mm）厚度（mm）滚动体直径（mm）节径（mm）SKF6205-2RS5225157.9439.04SKF6203-2RS40l7126.746228.4988表2.2本文实验所用数据说明表滚动轴承型号单点损伤尺寸（mm）电机负载（kw）故障类型近似转速（r/min）采样频率（kHz）信号长度信号组数SKF6205-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940内圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940滚动体179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74正常177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74外圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74内圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74滚动体177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47正常175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47外圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47内圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47滚动体175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21正常173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21外圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21内圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21滚动体173012200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940内圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940滚动体179712200050
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 王建国,林语桐,田野,杜鹏,张培焱,辛红伟,武英杰. 发电技术. 2018(01)
[2]GA与PSO的混合研究综述[J]. 李红亚,彭昱忠,邓楚燕,龚道庆. 计算机工程与应用. 2018(02)
[3]基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析[J]. 张晴,高军伟,张彬,毛云龙,董宏辉. 青岛大学学报(工程技术版). 2017(02)
[4]蝙蝠算法应用综述[J]. 李丽丽. 软件导刊. 2016(12)
[5]粒子群优化算法综述[J]. 赵乃刚,邓景顺. 科技创新导报. 2015(26)
[6]基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法[J]. 杨柳松,何光宇. 计算机工程. 2013(03)
[7]基于SVM的时间序列短期风速预测[J]. 鲍永胜,吴振升. 中国电力. 2011(09)
[8]基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析[J]. 蔡艳平,李艾华,石林锁,白向峰,沈金伟. 振动与冲击. 2011(02)
[9]智能诊断技术发展综述[J]. 李云松,任艳君. 四川兵工学报. 2010(04)
[10]遗传算法的特点及应用领域研究[J]. 杜文丽,原亮. 科技信息(科学教研). 2008(10)
博士论文
[1]列车滚动轴承振动信号的特征提取及诊断方法研究[D]. 熊庆.西南交通大学 2015
[2]粒子群优化算法的改进及应用研究[D]. 刘逸.西安电子科技大学 2013
[3]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[4]滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究[D]. 苏文胜.大连理工大学 2010
硕士论文
[1]基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障特征提取及诊断研究[D]. 杨红叶.青岛大学 2019
[2]基于GA-PSO优化支持向量机的遥感图像分类研究[D]. 于梦馨.湖南农业大学 2018
[3]基于遗传算法与人工神经网络的加热炉建模方法研究[D]. 杨猛.中国科学技术大学 2017
[4]改进的粒子群优化BP神经网络在大坝变形预测中的应用[D]. 杨超.东华理工大学 2016
[5]基于振动信号处理的电机轴承故障诊断方法研究[D]. 张洋.辽宁科技大学 2016
[6]SVM参数寻优及其在分类中的应用[D]. 徐晓明.大连海事大学 2014
[7]基于遗传算法的BP神经网络的优化研究及MATLAB仿真[D]. 任谢楠.天津师范大学 2014
[8]基于遗传算法的车间动态调度研究[D]. 张富生.山东大学 2013
[9]基于非平稳时序分析的滚动轴承故障特征提取方法研究[D]. 董群英.中南大学 2012
[10]基于支持向量数据描述的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘震坤.湖南大学 2012
本文编号：3071053
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
滚动轴承
滚动
青岛大学硕士学位论文12图2.3滚动轴承实验台表2.1轴承尺寸参数滚动轴承型号外圈直径（mm）内圈直径（mm）厚度（mm）滚动体直径（mm）节径（mm）SKF6205-2RS5225157.9439.04SKF6203-2RS40l7126.746228.4988表2.2本文实验所用数据说明表滚动轴承型号单点损伤尺寸（mm）电机负载（kw）故障类型近似转速（r/min）采样频率（kHz）信号长度信号组数SKF6205-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940内圈179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940滚动体179712200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74正常177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74外圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74内圈177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27940.74滚动体177212200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47正常175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47外圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47内圈175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27941.47滚动体175012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21正常173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21外圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21内圈173012200050SKF6205-2RS0.1778×0.27942.21滚动体173012200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940正常179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940外圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940内圈179712200050SKF6203-2RS0.1778×0.27940滚动体179712200050
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 王建国,林语桐,田野,杜鹏,张培焱,辛红伟,武英杰. 发电技术. 2018(01)
[2]GA与PSO的混合研究综述[J]. 李红亚,彭昱忠,邓楚燕,龚道庆. 计算机工程与应用. 2018(02)
[3]基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析[J]. 张晴,高军伟,张彬,毛云龙,董宏辉. 青岛大学学报(工程技术版). 2017(02)
[4]蝙蝠算法应用综述[J]. 李丽丽. 软件导刊. 2016(12)
[5]粒子群优化算法综述[J]. 赵乃刚,邓景顺. 科技创新导报. 2015(26)
[6]基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法[J]. 杨柳松,何光宇. 计算机工程. 2013(03)
[7]基于SVM的时间序列短期风速预测[J]. 鲍永胜,吴振升. 中国电力. 2011(09)
[8]基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析[J]. 蔡艳平,李艾华,石林锁,白向峰,沈金伟. 振动与冲击. 2011(02)
[9]智能诊断技术发展综述[J]. 李云松,任艳君. 四川兵工学报. 2010(04)
[10]遗传算法的特点及应用领域研究[J]. 杜文丽,原亮. 科技信息(科学教研). 2008(10)
博士论文
[1]列车滚动轴承振动信号的特征提取及诊断方法研究[D]. 熊庆.西南交通大学 2015
[2]粒子群优化算法的改进及应用研究[D]. 刘逸.西安电子科技大学 2013
[3]基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D]. 赵志宏.北京交通大学 2012
[4]滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究[D]. 苏文胜.大连理工大学 2010
硕士论文
[1]基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障特征提取及诊断研究[D]. 杨红叶.青岛大学 2019
[2]基于GA-PSO优化支持向量机的遥感图像分类研究[D]. 于梦馨.湖南农业大学 2018
[3]基于遗传算法与人工神经网络的加热炉建模方法研究[D]. 杨猛.中国科学技术大学 2017
[4]改进的粒子群优化BP神经网络在大坝变形预测中的应用[D]. 杨超.东华理工大学 2016
[5]基于振动信号处理的电机轴承故障诊断方法研究[D]. 张洋.辽宁科技大学 2016
[6]SVM参数寻优及其在分类中的应用[D]. 徐晓明.大连海事大学 2014
[7]基于遗传算法的BP神经网络的优化研究及MATLAB仿真[D]. 任谢楠.天津师范大学 2014
[8]基于遗传算法的车间动态调度研究[D]. 张富生.山东大学 2013
[9]基于非平稳时序分析的滚动轴承故障特征提取方法研究[D]. 董群英.中南大学 2012
[10]基于支持向量数据描述的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘震坤.湖南大学 2012
本文编号：3071053
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