多转子轴承复杂路径下微弱故障特征提取方法研究

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1、带化代叫；１００１０学号；＾化《化义大＃硕±研究生学位论文题目為菜＾抑表会若齡下Ｍ瑞妓ｍ觀私；ｔ姊ｉ读？专业＾｝＼芝；４若７＾－麵抑伴研究生居文指导教师若边等曰期：隹年／月＞曰北京化工大学位论文原创性声明本人郑重声明；所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究王作所取得的成果。除文中己经注明引用的內容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人

2、承担。‘作者签名：义支日期：１處关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规，目定Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被査阅和借阅；学校可公布学位论文的全部或部分内容，可允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。＇作者签名：克可日期；７池＞导师签名：７〇化１＾：《你日期学位论文数据案中图分类号ＴＰ３０１学科分类号５２０．４０３０论文编号

3、１００Ｌ０２０巧０７７８密圾公开学位授予单位代巧１００１日学泣授予单位名称化京化工大学作者姓名冯文学号２０１２２００７７８获学位专业《称计算机科学与技术巧学位专业代码０８１２００课题来源国家自然科学基金巧巧方向故阵特征提取论文题目多巧子轴承复杂路咨下旅弱故Ｐ章特征提取方法研究关巧词’滚动袖承特征提取；；小巧包样本巧；短时化量；巧巧匹配？论文答辩日期２０１５．．贴２７论义类型基础巧究学位论文评巧及咎辩委员会请化姓名职称工作单位学科专长指导教师袁洪芳副教

4、授北巧化工大学故阵诊巧与特征巧取评阅人１李伟化习教投化京化工大学信号处理评阅人２史天运研究员中国铁路巧究院人工智化评间人３评阅人４评阐人５答辩霎员会主席何苏巧教授北京化工大学嵌入式系统．化Ｐ技术答辩委员１李伟化习教授北京化工大学信号处理答辩委员２张帆副教授北京化工大学ＳＡＲ成巧化能计算基于Ｗｅｂ２．０的ＳＮＳ，致化古化干丄＿？＾答辩委巧３林巧巧副教投北京化工大学答辩委员４致伟副教巧北京化工大学移动巧信叛巧賠合故术答辩委员５注一

5、：．论支类型：１．基础研究２．应用研究３．开发巧究４．其它二《。．中困分类号在中巧困书資料分类法》奎詢６Ｂ／Ｔ－互．学科分类号在中华人民共和国国家标々（１３７４５９）《学科分美与代玛》中奎讀，四．论文Ａ号由单位代Ａ和年份及学号的后四位组成。ｍ多转子轴承复杂路径下微弱故障特征提取方法研究摘要航空发动机是飞机、飞艇等航空装置的动力提供设备，主轴轴承作为航空发动机的重要组成部分，长期在髙温、高压、商转速等复杂条件下运一旦轴承发生故障行，将，对航空装置的飞行安全起着至关重要的作用。直接危及航空装置的飞

6、行安全，甚至造成严重的经济损失。因此，对航空发动机主轴轴承开展故障监测具有重要意义。本文主要从一维信号和升维信号两个角度对主轴轴承故障诊断方法开展了研巧分析。一在维振动信号故障诊断方法方面，本文首先引入了多分辨分析的经验模态分解算法，弥补了传统经，它利用多通道的振动信号同时进行分解＂＂验模态分解算法中出现模式混叠的不足，实现故障特征频率有效提取；其次レッ及短时能量奇异，本文从術和能量的角度出发，利用小波包样本贿值分解方法分别提取两类特征参数，经验证，提取的两类特征参数具有计算简单，抗噪能力强等优点，同时能够

7、有效处理故障早期和低信噪比情况下的轴承振动信号；最后，本文将提取出的特征参数值与极限学习机相结合，实现轴承状态的有效识别。在升维信号故障诊断方法方面，本文充分利用了轴承振动信号转换为，灰度图像所具有的纹理特性，提出了基于图像信号的轴承故障诊断方法为轴承故障诊断提供了一种新的思路一。维振动信号在转换为二维灰度图Ｉ北京化Ｔ．大学硕±学位论文像时，信号的幅值转换为图像的灰度值，周期性冲击产生的故障振动信号变（Ｓｃａｌｅ转换为图像灰度纹理的变化。首先，本文引入了尺度变换特征不ＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔ

8、ｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍＳＩＦＴ算法ＩＦＴ算法对轴承图像信号提，），通过Ｓ，取特征向量，构建持征字典库并进行图像分类最终达到轴承故障诊断的数据长度较为