基于时频分析和多变量预测模型的滚动轴承故障诊断方法

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1、学校代号10532学号S12021001分类号TH165.3密级公开硕士学位论文基于时频分析和多变量预测模型的滚动轴承故障诊断方法学位申请人姓名马利培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称程军圣教授学科专业机械工程研究方向设备状态监测与故障诊断论文提交日期2015年5月18日湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加ｔｕ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，巧已在文中Ｗ明确方式标明。本人完

2、全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：曰期；必ｆｒ年＾月今曰測学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校宵关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可Ｗ将本学位论义的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或妇描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论义属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保密巧。＂＂（请在臥上相应方框内打Ｖ）作者签名：飘］日期：兴（＾年＾月３曰导师签

3、名曰期：年月曰心（厂（＾学校代号：10532学号：S12021001密级：公开湖南大学科学硕士学位论文基于时频分析和多变量预测模型的滚动轴承故障诊断方法（国家自然科学基金项目，项目号：51175158,51375152）学位申请人姓名：马利导师姓名及职称：程军圣教授培养单位：机械与运载工程学院专业名称：机械工程论文提交日期：2015年5月18日论文答辩日期：2015年5月23日答辩委员会主席：于德介教授FaultDiagnosisMethodofRollingBearingBasedonTime-frequencyAnalysisandVPMCDby

4、MALiB.E.(ShandongUniversityofTechnology)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinVehicleEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorCHENGJunshengMay,2015基于时频分析和多变量预测模型的滚动轴承故障诊断方法摘要滚动轴承作为机械系统中最关键的零部件之一，一旦发生故

5、障，有可能影响整个机械系统的运转。因此，对滚动轴承进行故障诊断和状态检测的意义日趋重要。在对滚动轴承进行故障诊断的过程中，主要包含两个方面：时频分析和模式识别。时频分析主要是对从滚动轴承中拾取的复杂信号进行分解，并从分解后的单分量信号中提取对故障特征敏感的参数作为特征值；在模式识别方法中，提出基于多变量预测模型的模式识别（Variablepredictivemodelbasedclassdiscriminate，VPMCD）方法。该方法充分利用特征值之间的相互内在关系建立变量预测模型，再通过预测模型实现分类。由于从滚动轴承中提取的特征值之间往往存在一定的

6、内在关系，且在不同的类别或系统之间明显不同，因此，可以将VPMCD方法应用于滚动轴承故障诊断中。基于此，本文对基于时频分析和多变量预测模型的滚动轴承故障诊断方法进行了深入研究，主要研究内容如下：1.研究了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）、局部特征尺度分解（Localcharacteristicscaledecomposition，LCD）、自适应最稀疏时频分析（Adaptiveandsparsesttime-frequencyanalysis，ASTFA）等方法，并进行了改进。采用仿真信号上述方法的优越性与局限

7、性进行分析，为后续滚动轴承的故障诊断提供理论依据。2.研究了VPMCD方法的基本理论，与目前应用较为广泛的神经网络，支持向量机等模式识别方法进行对比分析，同时将基于端点延拓局部特征尺度分解（Endpointcontinuationlocalcharacteristicscaledecomposition，ELCD）与VPMCD相结合应用于滚动轴承的故障诊断中，实验结果验证了该方法的有效性。3.针对VPMCD方法在参数估计过程中的缺陷、模型选择方法的不合理及小样本多分类时识别率低的缺陷，采用BP神经网络和动态加速常数协同惯性权重的粒子群优化算法（Parti

8、cleswarmoptimizationwithdynamicaccelerat