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文檔簡介
1、滾動軸承作為各類旋轉機械中最常用的通用零部件之一,也是旋轉機械易損元件,因此滾動軸承故障診斷的理論、方法和應用得到特別的重視。 振動分析是進行滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的重要手段。本文旨在研究滾動軸承的振動信號處理和模式識別的方法。為此,首先設計并搭建了滾動軸承故障診斷實驗臺.進行了大量實驗;采集到滾動軸承正常狀態(tài)、外圈故障和內(nèi)圈故障的振動信號;對振動信號進行了常規(guī)的時域、FFT、倒頻譜分析以及時延相關解調(diào)分析,通過對應的譜圖初
2、步診斷軸承的故障類型;構建BP網(wǎng)絡和B樣條模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,將特征提取到的信號進行歸一化處理,分別輸入這兩種網(wǎng)絡進行模式識別,最終識別出滾動軸承的故障類型;最后利用.NET平臺編寫了滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng),以實現(xiàn)更好的人機交互。 滾動軸承的振動信號呈現(xiàn)調(diào)制特征,因此對測得的振動信號進行解調(diào)是滾動軸承故障診斷的關鍵,常規(guī)分析和包絡解調(diào)技術對此類信號進行分析時易受噪聲影響,使得滾動軸承故障特征難以凸顯。故本文采用時延相關解調(diào)法用于滾動
3、軸承的故障診斷,這一方法的實現(xiàn)步驟是首先對測得的振動信號進行自相關分析,再對自相關函數(shù)進行時延,然后對時延后的自相關函數(shù)進行Hilbert變換解調(diào)。實驗分析結果證實了時延相關解調(diào)技術是一種良好的降噪解調(diào)技術,并且文中對時延相關解調(diào)法的時延量做了研究,通過選擇不同的時延量值進行比較分析,發(fā)現(xiàn)時延量在某區(qū)間內(nèi)可以任意選取。 抽取對振動信號分析后的有效特征,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。本文主要采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和B樣條模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別,
4、BP網(wǎng)絡在進行識別時雖然效果比較良好,但缺點也表現(xiàn)出來:網(wǎng)絡訓練時表現(xiàn)出“黑箱”的性質(zhì),收斂速度慢等。而B樣條模糊神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)部結構連接透明,在網(wǎng)絡進行訓練時能方便地根據(jù)實際需要調(diào)節(jié)網(wǎng)絡結構,同時B樣條模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的局部學習和存儲的特性使得收斂速度快,便于實現(xiàn)在線監(jiān)測。通過這兩種網(wǎng)絡的對比發(fā)現(xiàn)B樣條模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練速度和識別率上均優(yōu)于BP網(wǎng)絡。 最后利用.NET這一良好平臺,設計并編寫了滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng),將C#與Matl
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