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基于小波分析-EEMD-BSS与改进的KNN算法的振动筛振动电机滚动轴承故障信号提取和故障识别研究

孙长飞  
【摘要】:随着科学技术的飞速发展,使用振动机械的企业越来越朝着大型化、智能化的方向发展,因此对振动机械运行的稳定性也要求越来越高,对振动机械的状态监测及故障诊断越来越受到重视。振动源是振动筛的动力来源,振动源发生故障将导致整台振动筛停止运行,甚至造成生产事故,导致巨大的经济损失。所以,对振动源故障实现早期诊断和预防将对提高振动筛的使用寿命和生产效率具有非常重要的意义,将对振动筛故障诊断技术的发展起着重要的推进作用。本文对振动筛的常用振动源—振动电机的滚动轴承,进行了基于小波分析—EEMD—BSS与改进的KNN算法的故障信号提取和故障识别研究。本文分析了小波分析与傅里叶变换的区别,系统的研究分析了小波变换、常用小波基函数、分析小波包等基本理论,通过微弱信号提取的仿真分析验证了小波分析在微弱信号提取中的有效性;通过对某实验信号分别采用小波去噪和巴特沃斯去噪,证明了小波去噪比巴特沃斯去噪更有优势。文中介绍了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法和集合平均经验分解(Ensemble Empirical Mode Decompositi,EEMD)算法的基本概念与原理,通过对模拟信号的对比分析以及对实际工况中提取实验数据的对比分析,证明了EEMD算法对抗混叠效应的能力明显强于EMD算法。根据EEMD算法在对抗混叠效应方面的优点,结合传统的盲源分离(Blind Source Separation,BSS)算法,提出了一种改进的EEMD-BSS算法,该算法能够有效的解决盲源分离中时常出现的观测信号数小于振源数的问题,并且通过计算机仿真证明了EEMD-BSS算法对信号分离的有效性。本文分析了振动电机滚动轴承的振动机理,对振动电机滚动轴承的故障频率进行了分析计算,分析了故障特征频谱。利用Pro/E和Adams软件实现了振动电机滚动轴承的建模及仿真。根据本文提出的EEMD—BSS算法,首先将仿真的故障信号进行小波包分解、重构,将重构的故障信号经EEMD分解,取其第7~10阶分量与对应的原信号重新组合,将组合后的信号进行BSS分离,分离的结果证明,基于EEMD-BSS算法可以在单通道的情况下较好的分离出故障特征频率,它把传统BSS算法难以应对的欠定问题转化成了适定问题,为故障信号的盲分离奠定了基础。针对传统K近邻(K Nearest Neighbor,KNN)算法存在的不足,本文提出了基于特征属性分类准确度的特征权重计算方法,将这种方法得出的特征属性权重应用到加权KNN算法中,并将这种权重KNN算法应用于振动电机滚动轴承样本的分类,其分类结果与传统KNN算法的分类结果比较,证明了所提出的基于特征属性分类准确度的特征权重的加权KNN算法可以有效的提高分类准确度。针对传统KNN算法存在的不足,基于样本间距的思想,本文又提出了一种基于不对称距离函数的改进KNN算法,并利用这一改进的KNN算法对振动电机滚动轴承样本进行了分类,从分类结果可以看出,这种基于不对称距离函数的改进KNN算法分类准确率比改进权重KNN算法分类准确率又有了较大的提高。本文采用EEMD—BSS算法与改进的KNN算法对振动筛振动电机滚动轴承进行故障诊断,从理论上有可靠的依据,对振动机械故障诊断技术的研究起到了一定的借鉴作用。


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