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1、滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中非常關(guān)鍵的部件,其非常容易損壞,由于其壽命具有較大的離散性,對(duì)其定期全部檢修更換,高于其額定壽命的產(chǎn)生浪費(fèi);低于其額定壽命的則可能在檢修前發(fā)生故障,具有較大的安全隱患,故研究滾動(dòng)軸承的早期故障診斷具有很高的實(shí)用價(jià)值。
本文對(duì)滾動(dòng)軸承的振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行了剖析,介紹了滾動(dòng)軸承的常見(jiàn)失效形式,研究了其故障振動(dòng)信號(hào)的特征。針對(duì)傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法處理非平穩(wěn)信號(hào)具有自身的局限性;而具有自適應(yīng)性的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法適合處理像
2、滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)這樣的非平穩(wěn)信號(hào),但是在信號(hào)存在間歇性沖擊時(shí)存在模態(tài)混疊,提出了集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法。
滾動(dòng)軸承早期故障的振動(dòng)信號(hào)處理中,微弱的故障特征信息被淹沒(méi)在強(qiáng)大的噪聲背景中,使得軸承故障特征信息提取困難,影響軸承故障的診斷和識(shí)別,提出了在軸承振動(dòng)信號(hào)處理前需要對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波半軟閾值的去噪,較好地保留了信號(hào)的有用特征,去除了噪聲雜質(zhì),優(yōu)于傳統(tǒng)的小波軟、硬閾值去噪。
為了提取滾動(dòng)軸承早期局部損傷類故
3、障特征,有效地解決傳統(tǒng)信號(hào)包絡(luò)的帶通濾波器具有中心頻率和帶寬的選擇不確定性的問(wèn)題,提出了一種以信號(hào)的相關(guān)性為判據(jù),獲取總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EEMD)的最佳IMF分量,并對(duì)其進(jìn)行hilbert包絡(luò)解調(diào)獲取故障特征頻率的EEMD-hilbert包絡(luò)解調(diào)方法。使用EEMD對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,獲取IMF特征能量矩和和相應(yīng)振動(dòng)信號(hào)的峭度因子。
將IMF能量矩分別輸入普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LM優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,驗(yàn)證了相比較普通BP神經(jīng)網(wǎng)
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