基于多特征的机车轴承振动故障诊断

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1、分类号：TH165.3单位代码：11232密级：公开工程硕士学位论文基于多特征的机车轴承振动故障诊断学院：信息与通信工程学院专业：电子与通信工程学号：2015020162作者：徐国权学校指导教师：罗倩副教授企业指导教师：凌标灿一级安全评价师完成日期：二〇一八年四月十六日学位论文版权使用授权书本人完全了解北京信息科技大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本。学校有权保留学位论文并向中国科学技术信息研究所等国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存

2、、汇编学位论文。学校有权适当复制、公布论文的全部或部分内容。学校有权将本人的学位论文加入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库》。学位论文作者签名：年月日□公开□保密（____年____月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)指导教师签名：学位论文作者签名：年月日年月日硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文题目为《基于多特征的机车轴承振动故障诊断》学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除了文中特别加以标注的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容

3、。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。作者签字：年月日摘要摘要滚动轴承作为机械设备中重要的旋转零件，也是机械设备的重要故障源之一。统计表明，在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有70%的故障是由滚动轴承引起的。因此，滚动轴承常见故障诊断显得十分重要。随着旋转设备状态监测和故障诊断技术理论的发展和应用实践，利用振动信号监测分析来判断滚动轴承的运行情况成为可能。本课题针对现有特征集不足以完全表征故障本质特征的问题，在现有常见特征集的基础上，根据滚动轴承振动信号自相关函

4、数的特点，提出了自相关函数的波动性这一新特征；进而提出了基于特征类内-类间标准差的特征筛选方法，结合层次分析法进行加权，筛选出敏感特征集。针对现实实践中故障数据较少的特点，选用灰色关联分析和贝叶斯判别分析作为分类器。在数据量较少的情况下，分别通过对美国凯斯西储大学滚动轴承数据和中国铁路实际数据分析，本课题提出的新特征可以提高6.21%的故障诊断正确率，使用本课题提出的方法筛选出来的敏感特征集进行故障诊断时，取得了较理想的故障诊断正确率。本课题在进行数据分析时采用了中国铁路的实际数据，取得了较好的效果，因此本课题所提出的方法可以在实际中推广使用。关键词：

5、多特征；滚动轴承；故障诊断；自相关函数波动性；类内-类间标准差IABSTRACTABSTRACTAsanimportantrotatingpartinthemechanicalequipment,therollingbearingisoneoftheimportantfaultsourcesofthemechanicalequipment.Statisticsshowthatinrollingmachineswithrollingbearings,about70%ofthefailuresarecausedbyrollingbearings.There

6、fore,thecommonfaultdiagnosisofrollingbearingisveryimportant.Withthedevelopmentandapplicationpracticeofrotatingequipmentconditionmonitoringandfaultdiagnosistechnology,itispossibletousethevibrationsignalmonitoringandanalysistodeterminetherunningstatusofrollingbearings.Inviewofthep

7、roblemthattheexistingfeaturesetsarenotsufficienttofullycharacterizetheessentialfeaturesofthefaultandaccordingtothecharacteristicsofautocorrelationfunctionofvibrationsignal,anewfeatureofthefluctuationofautocorrelationfunctionisproposedonthebasisoftheexistingcommonfeaturesets.This

8、topicfurtherproposesafeatureselectionmethodbase