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《电子科技大学》 2012年
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基于形态小波和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

吕志刚  
【摘要】:滚动轴承是机械中应用最广泛的零件之一,也是非常容易发生故障的零件。当滚动轴承发生故障时,不仅会影响到企业的正常生产过程,严重情况下还会造成生产事故,危及人生安全。因此,对于滚动轴承的故障诊断的研究是很有必要的。 发生故障的滚动轴承在运行过程中,其振动往往更为强烈。实际上,振动是轴承运行时不可避免的现象。故障轴承的振动信号包含着丰富的故障信息,由此可通过分析其振动信号进行故障的诊断。 滚动轴承的振动信号通常含有较多的噪声以及冲击成分,在分析之前先要进行去噪处理。传统的分析方法如傅里叶分析只适合应用于平稳信号的分析,对于具有时变性质的滚动轴承故障信号无能为力。小波是近来发展起来的,可用于分析时变信号的分析方法,在低频处可获得较好的频域分辨率,高频处可获得较好的时域分辨率。但是,小波固有的算法会产生频率折叠的问题,这对于提取故障信号的分量来说是不利的。形态小波兼顾了数学形态学和小波的优良特性,能在去噪的同时,更好的保持细节,本文采用形态中值小波提取振动信号的能量作为模式识别的特征向量,通过比较可以发现,形态小波的效率要优于小波,且能提取到小波所不能提取到的特征。传统的神经网络等分类方法需要大量的训练样本,这对于数据样本较少的轴承故障数据来说,是不适用的。采用支持向量机进行分类的优点是训练所需要的样本数量相对较少,能解决通过向高位空间的映射解决非线性问题,而且不会带来维数的灾难。最小二乘支持向量机是基础的支持向量机的拓展,其算法的效率和精度要更优于基础的支持向量机。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TH165.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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10 吴勇;基于小波分析的高速牵引电机轴承故障诊断研究[D];北京交通大学;2011年
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