滾動軸承出廠檢測與故障診斷研究.pdf

1、滾動軸承是裝備制造業(yè)的關(guān)鍵基礎(chǔ)件，其質(zhì)量高低對眾多工業(yè)設(shè)備具有較大影響，因此滾動軸承的質(zhì)量檢測與故障診斷研究具有重大的現(xiàn)實意義。本課題以滾動軸承為研究對象，研制基于虛擬儀器的軸承振動測試系統(tǒng)，實現(xiàn)軸承振動信號的實時采集；分析滾動軸承故障振動信號特征，應(yīng)用形態(tài)學(xué)濾波、小波包分解、粒子群算法、支持向量機等技術(shù)，開發(fā)具有高可靠性的產(chǎn)品檢測技術(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品故障類型的精確故障診斷。論文具體研究內(nèi)容如下：
　　1、研制了基于虛擬儀器技術(shù)的滾動軸

2、承振動信號測量分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)作為實驗平臺，主要實現(xiàn)軸承振動信號采集、信號預(yù)處理以及數(shù)據(jù)存儲等功能，是實現(xiàn)軸承故障識別的硬件基礎(chǔ)。
　　2、提出了基于形態(tài)濾波優(yōu)化的滾動軸承故障信號降噪分析方法。利用實驗對比，指出基于形態(tài)濾波的信號降噪方法能夠有效抑制噪聲，具有較好的故障特征提取能力。針對形態(tài)濾波中結(jié)構(gòu)元素尺度難以確定的問題，設(shè)計了一種新的最優(yōu)尺度判定指標(biāo)以確定最優(yōu)濾波算子。將軸承故障振動信號通過形態(tài)最優(yōu)濾波算子進行濾波，最后依靠頻

3、譜分析判斷軸承的故障，結(jié)果表明形態(tài)濾波后的頻譜中，軸承故障特征頻率明顯。為了驗證該方法的優(yōu)越性，比較該方法與傳統(tǒng)方法的性能，選取特征頻率強度系數(shù)、峭度和偏斜度三個參數(shù)，依據(jù)參數(shù)大小判斷濾波器性能，實例分析表明本文提出的方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠提高信噪比，有效的提取故障特征。
　　3、提出了一種小波變換和支持向量機（Support Vector Machine，SVM）相結(jié)合的滾動軸承故障診斷方法。為了提高軸承故障診斷識別率，引入兩種