基于小波包-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)車(chē)軸承故障診斷的研究.pdf

1、機(jī)車(chē)輪對(duì)滾動(dòng)軸承是鐵路機(jī)車(chē)中重要而又極易發(fā)生故障的部件,由于軸承嚴(yán)重故障而引起的重大事故時(shí)而發(fā)生,對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)安全隱患,所以對(duì)機(jī)車(chē)輪對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的研究是一個(gè)亟待解決的課題。本文在總結(jié)其他有關(guān)課題的工作的基礎(chǔ)上,對(duì)鐵路機(jī)車(chē)輪對(duì)軸承在途故障監(jiān)測(cè)進(jìn)行研究。通過(guò)分析軸承發(fā)出的聲學(xué)信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)各種不同類(lèi)型故障的診斷與分類(lèi)。
　　 首先,本文從機(jī)車(chē)軸承聲音信號(hào)產(chǎn)生的機(jī)理出發(fā),研究了滾動(dòng)軸承的振動(dòng)原理,負(fù)載時(shí)由于內(nèi)外圈、滾動(dòng)體

2、剛度不均勻和腐蝕、磨損等原因引起的振動(dòng)以及故障情況下的振動(dòng)特點(diǎn)。分析了軸承聲音信號(hào)的時(shí)域、頻域的各種特征參數(shù)和頻譜結(jié)構(gòu),在進(jìn)行性能比較后選取了進(jìn)行故障診斷的最佳特征參數(shù),為滾動(dòng)軸承振動(dòng)故障診斷提供了理論依據(jù);然后,介紹了小波分析的基本原理與應(yīng)用,具體介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換、小波包分析和各種常用小波基,以及它們各自的使用場(chǎng)合。并對(duì)各種典型故障軸承的信號(hào)進(jìn)行小波包分解,重構(gòu)了正常、外圈、內(nèi)圈、滾動(dòng)體和磨損故障有單個(gè)損傷點(diǎn)時(shí)的仿真分

3、解信號(hào),對(duì)其進(jìn)行特征提取,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào),包絡(luò)解調(diào)后的功率譜分析可作為模式識(shí)別準(zhǔn)確性的參考;最后將粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入故障模式識(shí)別中。在對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷進(jìn)行研究之后,提出了使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),在對(duì)軸承信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行模式識(shí)別的應(yīng)用中將其與普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能對(duì)比,并使用通過(guò)小波包分析處理后的樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。
　　 本文對(duì)基于小波包-PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路機(jī)車(chē)軸