滚动轴承早期故障诊断方法研究

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1、中文图书分类号：TH17密级：公开UDC：621学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：滚动轴承早期故障诊断方法研究论文作者：程磊学科：仪器科学与技术指导教师：付胜教授论文提交日期:2017年5月UDC：621学校代码：10005中文图书分类号：TH17学号：S201401125中文图书分类号：TH132.4密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：滚动轴承早期故障诊断方法研究英文题目：RESEARCHONEARLYFAULTDIAGNOSISMETHODOFROLLINGELEMENTBEARING论文作者：程磊学科专业：仪器科学与技术研究方向：

2、精密测试技术与仪器申请学位：工学硕士指导教师：付胜教授所在单位：机械工程与应用电子技术学院答辩日期：2017年5月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：程磊日期：2017年5月20日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文

3、的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：程磊日期：2017年5月20日导师签名：付胜日期：2017年5月20日摘要摘要滚动轴承是旋转机械的关键零部件，同时也是旋转机械的主要故障源之一，其运行状态直接关系到整个机械系统的安全。滚动轴承故障信号中存在非平稳、非线性特性，且信噪比低，导致故障特征不易提取，从而增加了滚动轴承故障诊断的难度。研究滚动轴承故障诊断技术，对于减少停机时间，降低维修成本，提高企业生产效率具有重要的理论意义和工程应用价值。本文重点关注滚动轴承早期故障诊断的三个重要方面：

4、故障类型识别，故障趋势预测和故障诊断决策。利用高阶谱在处理非高斯、非线性信号方面的优势，提出了基于双相干谱的滚动轴承早期故障趋势预测方法，但是该方法不能用于识别故障类型。为了解决这个问题，提出了基于EMD和快速峭度图相结合的方法。该方法不仅实现了滚动轴承早期故障类型识别，同时还得到了比双相干谱法更有效的故障趋势预测指标。为了进一步实现滚动轴承故障诊断决策，提出了基于Laplace分值和自适应模糊C均值聚类相结合的滚动轴承早期故障模式识别方法。上述方法均取得了很好的效果。具体做法如下：(1)基于双相干谱的滚动轴承早期故障趋势预测。故障振动信号中存在明显的非线性特征，尤其是二次相位耦合（QPC）

5、现象。双相干谱分析可用于评估不同故障信号的耦合程度，提出了双相干谱均值作为故障趋势预测指标。(2)基于EMD和快速峭度图的滚动轴承早期故障类型识别和趋势预测。首先利用EMD将原始振动信号分解为有限个本征模态函数（IMF），然后根据相关分析选择包含主要故障信息的IMF分量重构信号。利用快速峭度图算法处理重构信号得到最佳中心频率和带宽并进行滤波处理，然后根据包络解调分析提取故障特征频率，从而实现故障类型识别。不同故障程度的振动信号分解得到的IMF分量所占的能量百分比不同，根据相关分析选择与原始信号相关度最大的IMF分量的能量百分比作为故障趋势预测评估指标。(3)基于Laplace分值和自适应模糊

6、C均值聚类的滚动轴承早期故障诊断决策。首先计算原始信号典型的时域统计参数，组成初始特征集，然后计算每个特征的拉普拉斯分值，选取分值最小的两个特征构成故障特征矩阵。采用自适应模糊C均值聚类算法处理故障特征矩阵，自动获得最佳聚类数，从而准确实现故障类别划分，然后根据已知样本和未知样本的贴近程度，判别样本故障类型。关键词：滚动轴承；早期故障；类型识别；趋势预测；诊断决策-I-AbstractAbstractRollingelementbearingisthekeypartandalsooneofthemainsourceoffailureofrotatingmachinery,anditsoper

7、atingconditionisdirectlyrelatedtothesafetyoftheentiremechanicalsystem.Thefaultyvibrationsignalofrollingelementbearingcontainsnon-stationaryandnon-linearcharacteristics,andhasalowsignaltonoiseratio,whichmake