基于MMW和HHT的滾動軸承故障診斷.pdf

1、滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中最常見的零部件，它的運行狀態(tài)直接影響到整臺機器的性能。滾動軸承的損傷類故障會造成軸承失效，對軸承系統(tǒng)造成重大危害，因此，對其進行狀態(tài)檢測和故障診斷具有很重要的現(xiàn)實意義。
　　滾動軸承的振動信號通常含有較多的噪聲以及沖擊成分，為了使故障診斷更為精確，在分析之前先要對振動信號進行去噪處理。傳統(tǒng)的分析方法如傅里葉分析只適用于平穩(wěn)信號的分析。形態(tài)中值小波兼顧了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和小波的優(yōu)良特性，能在去噪的同時，更好的保持細節(jié)，

2、適用于非平穩(wěn)信號的分析。
　　結(jié)合滾動軸承故障診斷的實際需求，在總結(jié)傳統(tǒng)軸承故障診斷方法的基礎(chǔ)上，本文將形態(tài)中值小波法與Hilbert-Huang變換（HHT）方法相結(jié)合，形成一種新的滾動軸承故障診斷方法。
　　本文以形態(tài)中值小波和Hilbert-Huang變換(HHT)為理論基礎(chǔ)，圍繞著形態(tài)中值小波理論、信號去噪、Hilbert-Huang變換(HHT)理論、故障特征提取、模式識別方法這幾個主題展開，采用理論研究與仿真驗證

3、相結(jié)合的研究路線。首先，用形態(tài)中值小波對信號進行預(yù)處理，并且在進行該實驗的同時，還將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去噪與小波分解去噪一并進行仿真實驗，旨在對比說明選擇形態(tài)中值小波去噪的優(yōu)勢;然后，利用Hilbert-Huang變換(HHT)方法對滾動軸承振動信號進行特征提取，先對滾動軸承的四種狀態(tài)（即:正常軸承、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動體故障）信號作EMD分解并提取特征向量，然后選取EMD分解后的前6個IMF分量構(gòu)造特征向量，并全部進行歸一化處理;最后，利