基于振动数据分析的轴承典型故障预测研究

发布时间：2024-05-27 00:25

　　随着国家工业现代化的迅猛发展,工业系统运行的安全性与可靠性也显得愈发重要。轴承是旋转机械的重要组成部分,广泛应用于旋转部件与固定部件之间的连接。由于轴承的工作环境及运行状态极其复杂,导致其极易受损,进而影响整个旋转机械的运行,例如航空发动机轴承故障便是造成飞行事故的主要来源之一。轴承的故障预测技术可为预防性维修提供理论指导,保证了提前为故障维修制定良好的方案,从而对提高整个旋转机械的运行周期具有重要的现实意义和经济价值。论文创新性地提出了一种新的混合数据驱动算法(GM-RVM-CEEMD)和一种改进的相关向量机(KPCA-ACS-RVM)算法。具体工作内容如下:首先,简述了研究相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)涉及到的基本知识;指出了经典RVM算法存在的两个急切需要解决的问题:长周期预测准确性迅速下降和模型泛化能力差。其次,面向工程应用需求,深入研究相关向量机算法,针对其长周期预测精度迅速下降的问题,提出了将RVM与长周期预测性能良好的灰色模型(Grey Model,GM)算法进行融合。由于RVM与GM的融合基于误差矫正原理,为了使二者的耦合更加紧密...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1微喷发动机结构简图

中国民航大学硕士学位论文1第一章绪论1.1课题研究背景与意义1.1.1研究背景本课题的选题依托国家自然科学基金项目“数据驱动与解析模型结合的民机飞控系统细粒度故障诊断”和“基于数据驱动的民机电液联合舵机故障预测研究”。主要的研究目标是针对现有的轴承故障预测技术的不足进行改进，从而....

图1-2轴承实体图

峤?陨砣饶茏?湮?蛊??机械能，从而完成对外做功[3]。从图1-1和以上分析可以看出，轴承对于发动机运行起到了极其关键的作用，是发动机内部的重要零部件之一，也是保证其安全运行的关键部件。轴承的种类很多，按照使用方式的不同一般可以分为滑动轴承、关节轴承与滚动轴承，而本文以旋转机械中....

图3-6轴承全寿命实验装置图

中国民航大学硕士学位论文33轴承全寿命振动数据训练数据再训练数据新的GM模型新的RVM模型GM训练GM拟合序列分解原始误差统计分析重构误差序列迭代优化RVM训练最优？误差预测值GM预测值新的预测值是否达到失效阈值结束滑窗最终的预测值NYNY误差序列是否是否RVM模型GM模型CEE....

图5-1轴承全寿命加速退化实验台

中国民航大学硕士学位论文49法预测验证。图5-1轴承全寿命加速退化实验台图5-2描绘了两个测试轴承在从运行到失效过程中的振幅变化。从图中可以清楚地看到，振幅随时间增加，这也表明轴承的故障程度在同时增加。在轴承A的振幅图中，为便于观察，将正常阶段的一部分和明显故障阶段的一部分放大并....

本文编号：3982507