基于大數(shù)據技術的滾動軸承故障診斷及剩余壽命預測方法研究.pdf

1、滾動軸承是以透平機械為主的多數(shù)機械設備中應用最為廣泛的一類零部件，但同時它也是其中最易損的一種零部件。傳統(tǒng)的滾動軸承剩余壽命預測方法通常在振動信號降噪后，提取時域或頻域某一特征評估軸承性能退化，建立模型預測剩余壽命。但由于單一域指標難以全面表征軸承性能退化過程，模型建立過于簡單，導致預測結果不準確。因此，針對上述問題，本文借助大數(shù)據分析技術，研究了從多域提取軸承特征并進行加權計算，構造一個新的性能退化評估指標，在支持向量機的基礎上建立改

2、進組合模型來進行軸承剩余壽命預測。
　　首先，了解了滾動軸承特征提取、故障診斷以及剩余壽命（P-F時間）預測的研究背景和意義，對信號降噪的國內外研究現(xiàn)狀進行了總結與分析，在分析大數(shù)據技術的發(fā)展狀況及其在故障診斷領域的應用現(xiàn)狀的同時，歸納了滾動軸承剩余壽命預測工作中存在的重點問題和難點問題，對滾動軸承性能狀態(tài)評估所需特征信息的提取方法進行了研究，結合P-F曲線，深度分析了滾動軸承的故障演化規(guī)律，研究其性能退化過程，準確解讀了剩余壽命

3、的涵義，以便開展后續(xù)研究工作;
　　其次，針對采集到的軸承振動信號中包含大量噪聲而導致的診斷及壽命預測工作中結果出現(xiàn)較大偏差甚至無法實現(xiàn)診斷及壽命預測的情況，運用了局部均值分解算法，并結合快速獨立成分分析方法對軸承振動信號予以降噪處理，經過仿真分析，驗證了該方法的可行性，然后運用實際工程試驗數(shù)據，再次驗證了該方法在信號降噪方面的有效性;并與常用的濾波器濾波方法的信號處理結果進行對比，發(fā)現(xiàn)本文提出的方法在處理軸承振動信號降噪問題時效

4、果更好;
　　然后，針對滾動軸承剩余壽命預測工作中一個難點，即性能退化評估指標難以構建的問題，提取了時域和頻域的特征指標并形成特征集合，應用核主成分分析方法對特征集合進行加權分析運算，提取了包含特征集合關鍵信息的核第一主成分作為軸承性能退化評估指標，采用軸承全壽命實驗數(shù)據驗證該指標對軸承性能退化的評估能力，對比發(fā)現(xiàn)該指標既能良好體現(xiàn)軸承性能退化規(guī)律，又兼顧了良好的初期故障敏感性;
　　最后，針對傳統(tǒng)支持向量機在預測滾動剩余壽