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文檔簡介
1、滾動軸承作為機械設(shè)備最常用的零部件之一,它的健康狀態(tài)影響著設(shè)備的工作性能。因此,滾動軸承狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷一直是國內(nèi)外故障診斷領(lǐng)域的關(guān)注重點。
本文首先闡述了傳統(tǒng)時頻分析工具 Wigner-Ville分布的定義和性質(zhì),并利用 WVD分布提取特征信息,針對利用Wigner-Ville分布對軸承振動信號進(jìn)行特征提取后得到二維矩陣維數(shù)較高的問題,利用 SVD進(jìn)行二次特征提取轉(zhuǎn)換為一維矩陣向量,并結(jié)合主成分分析對進(jìn)行降維,依照所需累計
2、貢獻(xiàn)率閾值選取前10維構(gòu)成特征向量,輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動識別。實驗結(jié)果表明,該智能診斷方法能夠以較滿意的精度識別滾動軸承故障類型。
針對傳統(tǒng)時頻WVD會在處理多分量信號時產(chǎn)生交叉項干擾的問題,提出一種新的時頻分析工具S變換處理滾動軸承故障時的非平穩(wěn)信號。對來自鄭州鐵路局某貨車滾動軸承故障TADS探測站檢測到的內(nèi)圈和外圈故障軸承聲音信號采用S變換得到時頻圖,從時頻圖像可以清晰地發(fā)現(xiàn)軸承外圈振動信號中的沖擊成分,并能剖析振動
3、信號頻率成分隨時間變化情況?;赟變換較好的時頻特性,提出利用S變換提取故障信號特征,對原始信號進(jìn)行S變換后采用SVD將二維矩陣轉(zhuǎn)換為一維特征向量,然后結(jié)合一種新的非線性流行學(xué)習(xí)方法局部保持投影對特征進(jìn)行降維,將降維后的特征輸入到徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動診斷。實驗結(jié)果表明,該智能診斷方法能夠完全正確地診斷出滾動軸承故障類型,具有較高的可靠性。
為滿足工程實際中變載荷工況下滾動軸承智能診斷的需要,提出了一種基于包絡(luò)小波標(biāo)準(zhǔn)偏差包的智能
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