EMD和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障診斷中的研究與應(yīng)用.pdf

1、滾動軸承是機(jī)械設(shè)備中的易損件，據(jù)統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障有30％是由滾動軸承故障引起的，在其出現(xiàn)故障后機(jī)械設(shè)備的工作精度就會下降，甚至導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備無法正常工作，出現(xiàn)嚴(yán)重的事故。可以說，滾動軸承的運(yùn)行狀況的好壞直接影響到整個機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)的性能。所以，滾動軸承作為機(jī)械設(shè)備中最常用的部件之一，對其進(jìn)行故障監(jiān)測和診斷是國內(nèi)外工程技術(shù)領(lǐng)域一直非常關(guān)注的課題。據(jù)大量的研究事實(shí)證明，目前對滾動軸承的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測與診斷，最實(shí)用的方法是振動信號分析法。

2、 本文首先從滾動軸承的故障振動機(jī)理出發(fā)，總結(jié)了滾動軸承在發(fā)生局部故障時所對應(yīng)的譜值變化，并在實(shí)驗(yàn)室的故障診斷實(shí)驗(yàn)臺上，針對滾動軸承正常、外滾道疲勞剝落、滾動體疲勞剝落、內(nèi)滾道疲勞剝落四種狀況進(jìn)行了故障模擬實(shí)驗(yàn)，采集了這四種狀況的振動信號。 本文把具有自適應(yīng)性的EMD方法應(yīng)用在滾動軸承的故障特征值的提取中，首次提出了基于IMF能量矩的特征向量提取法，通過和小波包頻帶能量法與IMF能量法的比較，說明了IMF能量矩的特征向量提取法更能