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1、滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中常用的零部件之一,但由于現(xiàn)場(chǎng)條件惡劣等因素,滾動(dòng)軸承也是容易損壞的部件之一,旋轉(zhuǎn)機(jī)械的很多故障都與滾動(dòng)軸承有關(guān),并導(dǎo)致旋轉(zhuǎn)機(jī)械難以正常運(yùn)行。滾動(dòng)軸承的故障可能會(huì)引起整個(gè)生產(chǎn)線的隱患,造成經(jīng)濟(jì)損失甚至是人員傷亡,因此,對(duì)滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行必要的監(jiān)測(cè)和診斷具有非常重要的意義。
在本質(zhì)上,滾動(dòng)軸承故障診斷其實(shí)是一個(gè)模式識(shí)別的過程。Raghuraj與Lakshminarayanan提出一種新的模式識(shí)別方法——變
2、量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別方法(Variable predictive model based class discriminate,簡(jiǎn)稱VPMCD),該方法通過利用樣本特征參數(shù)間存在的內(nèi)在相互關(guān)系建立起變量預(yù)測(cè)模型,然后通過得到的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行待測(cè)樣本的模式識(shí)別及分類。對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷而言,特征提取得到的特征值間一般存在一定的變量關(guān)系,并且,在不同的類別或系統(tǒng)之間這種內(nèi)在關(guān)系也具有不同特點(diǎn)。因此,可以將VPMCD方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障之中。<
3、br> 基于此,論文引入變量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別方法,對(duì)其理論進(jìn)行研究改進(jìn),并結(jié)合時(shí)頻分析方法提出了基于變量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
1、探討了滾動(dòng)軸承故障機(jī)理及其常見故障振動(dòng)特征,并且從信號(hào)處理和模式識(shí)別兩個(gè)方面簡(jiǎn)要闡述了滾動(dòng)軸承故障診斷方法。
2、對(duì)VPMCD方法的基本理論進(jìn)行了詳盡闡述。通過 UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)VPMCD方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等模式識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)
4、比分析,結(jié)果證明VPMCD方法可以有效用于模式識(shí)別。
3、VPMCD分類方法是建立在回歸模型為同方差性基礎(chǔ)上的,當(dāng)模型存在異方差性時(shí),會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低。針對(duì)這一缺陷,用加權(quán)最小二乘(WLS)代替原方法中的最小二乘法(OLS)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),可以獲得更加準(zhǔn)確的模型特征參數(shù),提高預(yù)測(cè)的精度。將局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,簡(jiǎn)稱LCD)方法應(yīng)用于特征提取,并對(duì)基于
5、LCD的混合故障盲源分離方法進(jìn)行研究。對(duì)不同運(yùn)行狀態(tài)下滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果表明了基于WVPMCD和LCD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的有效性。
4、針對(duì)預(yù)測(cè)變量存在多重相關(guān)性時(shí),最小二乘估計(jì)會(huì)破壞模型穩(wěn)健性這一缺陷,提出基于偏最小二乘(PLS)的VPMCD方法,來消除多重相關(guān)性的影響,提高模型穩(wěn)定性。最適應(yīng)最稀疏時(shí)頻分析(Adaptive and sparest time-frequency analysis,簡(jiǎn)稱ASTFA)是
6、一種將信號(hào)分解轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題的新的自適應(yīng)信號(hào)處理方法,非常適合處理滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)。論文將二者應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷,分析結(jié)果表明了該方法的有效性。
5、針對(duì)VPMCD在處理高維故障數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生的“維數(shù)災(zāi)難”現(xiàn)象,將線性判別分析(Linear discrimination analysis,簡(jiǎn)稱LDA)應(yīng)用于VPMCD進(jìn)行滾動(dòng)軸承劣化狀態(tài)的辨識(shí),并與主成分分析(Principle components analysis,簡(jiǎn)稱
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