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基于支持向量回归的轴承故障定量诊断方法研究

赵凯  
【摘要】:机械设备运行条件复杂、环境恶劣的工况下,其核心零部件和重要机械结构会不可避免地发生不同程度的故障。机械设备一旦出现故障,可能会带来巨大的经济损失和人员伤亡。然而机械设备故障的演变存在一个由轻微到严重的发展过程。因而准确及时识别运行过程中萌生和演变过程,对保障机械设备安全运行、避免经济损失和灾难性事故意义重大。故障定量诊断方法是一种能够有效的确定故障演变历程和故障大小的机械故障诊断方法。本文以轴承为对象,针对故障状态特征与故障大小之间的高度非线性、故障样本少等特点,提出采用支持向量回归机方法,建立轴承故障严重程度判断模型和故障大小定量诊断研究方案。 首先,进行了轴承常见的故障失效形式分析以及滚动轴承故障的运动学研究,并介绍了本文的轴承故障模拟实验系统,在此系统上进行了不同程度的轴承外圈故障试验。 然后,系统的阐述了统计学习理论,介绍了基于结构风险最小化原则的支持向量机理论,并进一步提出将支持向量分类机和支持向量回归机用于故障特征分类和回归描述,为故障诊断模型的建立提供了理论基础。研究了轴承振动信号故障特征的提取方法,提取了相关的特征如峰值、方差、峭度等,并且分析了这些特征与故障大小之间的关系,为故障诊断模型的建立提供了数据基础。 最后根据所提取的特征运用支持向量回归机分别建立了轴承故障程度的分类模型和故障大小的定量诊断模型,分类模型用于定量评价故障程度,定量诊断模型用于确定故障大小。方法在训练集和测试集上的效果验证了该方法的有效性。 本文基于轴承振动信号特征,采用支持向量回归机建立了轴承故障诊断模型,包括了故障程度分类模型和故障大小定量诊断模型,为轴承故障程度分类和定量诊断确立了有效的方法。 本论文依托于江苏省自然科学基金项目(批准号: BK2010225):“基于瞬态振动特征辨识的轴承局部故障定量诊断研究”。


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