相空間重構(gòu)降噪和CEEMDD-PNN在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、滾動(dòng)軸承作為精密標(biāo)準(zhǔn)件，因其摩擦系數(shù)小，精度高，性價(jià)比高，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用非常廣泛。但是，滾動(dòng)軸承的壽命具有很大的離散性，容易損壞，存在著非常大的安全隱患，近年來，因?yàn)闈L動(dòng)軸承的損壞造成重大生命財(cái)產(chǎn)損失的事件時(shí)有發(fā)生。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷具有很高的實(shí)用價(jià)值。
　　本文首先對(duì)滾動(dòng)軸承的結(jié)構(gòu)、失效形式、振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行分析，給出故障特征頻率計(jì)算公式。針對(duì)振動(dòng)信號(hào)中摻雜著大量噪聲信號(hào)，提出了相空間重構(gòu)降噪理論:通過互信

2、息法和Cao法分別計(jì)算相空間重構(gòu)參數(shù)時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)，進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，然后結(jié)合奇異值分解降噪改進(jìn)方法，達(dá)到對(duì)目標(biāo)信號(hào)降噪的目的。
　　針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解改進(jìn)算法-總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在缺陷，本文提出了補(bǔ)充的總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法。通過和傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法作對(duì)比，證明本方法的優(yōu)越性。
　　把相空間重構(gòu)降噪理論和總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法相結(jié)合，對(duì)獲得的本征模態(tài)分量進(jìn)行頻譜分析，達(dá)到對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行

3、初步診斷的目的。并且通過對(duì)比分析，進(jìn)一步證明了兩種方法結(jié)合的優(yōu)越性。利用希黃變換理論對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行三維時(shí)頻譜分析，結(jié)果表明:不同類型的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)，頻率分布區(qū)間及幅值分布有很大的不同，因此，劃分頻率區(qū)間，分別提取每個(gè)頻率區(qū)間內(nèi)的能量值，組成特征向量。分別計(jì)算滾動(dòng)軸承四種工作狀態(tài)下的特征向量，獲得108組樣本，為模式識(shí)別做準(zhǔn)備。
　　對(duì)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、原理進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，利用訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，達(dá)到期望誤差要求時(shí)，把