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基于1(1/2)维谱熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

袁方  
【摘要】: 在旋转机械中,滚动轴承是最为常用和关键的元件之一,也是易损坏的零部件,其缺陷会导致机械设备产生异常振动,从而使许多旋转机械出现故障,甚至造成设备和人员的重大损伤。因此,研究滚动轴承的故障诊断技术具有重要的现实意义。 振动分析法是滚动轴承检测与故障诊断的一种主要检测方法,其通过采集并处理轴承的振动信号,从中提取表征轴承状态信号的特征,通过这些特征,采用模式识别方法来识别轴承状态,其中信号特征提取和状态识别是故障诊断中的关键。本文的研究内容主要包括两个部分: 研究了滚动轴承故障信号特征的提取。1(1/2)维谱与一些传统的特征提取方法相比,能够有效的抑制高斯噪音的干扰,识别滚动轴承发生局部损伤后产生的二次相位耦合特征,在1(1/2)维谱图上只显示出参与频率耦合的分量,因此较适合于滚动轴承故障特征的提取。鉴于滚动轴承的故障振动信号具有非高斯、非线性、非平稳的特性,本文利用1(1/2)维谱估计方法,再结合小波包理论与谱熵理论,采用了一种基于1(1/2)维谱熵来构造特征向量的方法。 研究了支持向量机在滚动轴承诊断中的应用。特征量的选择对支持向量机故障分类的准确性影响很大,而惩罚参数和核函数参数对故障诊断的准确性也有较大影响,因此本文建立了针对滚动轴承的支持向量机分类器模型,采用了遗传算法对支持向量机分类器模型的参数进行自适应优化。通过实验对比了1(1/2)维谱熵与小波包能量提取故障特征向量的两种方法,结果表明,采用遗传算法能够有效的提高识别率,但特征向量的选取才是问题的关键,因此采用1(1/2)维谱熵提取的特征向量能够较好的表征滚动轴承的故障信息,从而得到令人满意的结果。


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