基于小波理論的滾動(dòng)軸承智能故障診斷方法的研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中最常用的部件，它的運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整臺(tái)機(jī)器的性能。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的現(xiàn)場(chǎng)故障中，滾動(dòng)軸承損傷而引起的故障約占30％。對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行精確、可靠的故障診斷具有極大的現(xiàn)實(shí)意義，本文提出了一種基于改進(jìn)BP算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。 首先，系統(tǒng)地闡述了滾動(dòng)軸承的振動(dòng)機(jī)理及其幾種典型故障的振動(dòng)特征。根據(jù)故障的不同引起不同形式振動(dòng)的機(jī)理，建立了多種單一損傷類故障振動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，為相應(yīng)的故障診斷提供了堅(jiān)實(shí)的

2、理論基礎(chǔ)。 其次，研究了小波變換在滾動(dòng)軸承故障診斷中信號(hào)去噪方面與信號(hào)奇異性檢測(cè)兩方面的應(yīng)用。滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)容易受到隨機(jī)噪聲的污染，如何去噪成為滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵問(wèn)題之一。針對(duì)傳統(tǒng)的消噪方法可能會(huì)將信號(hào)中一些能量小的有用信號(hào)當(dāng)作噪聲消除，提出了一種改進(jìn)的小波消噪方法，能更好地提高信噪比，為進(jìn)一步故障診斷決策提供了可靠的依據(jù)。小波奇異性方法克服了其他方法對(duì)滾動(dòng)體故障不敏感的缺陷，可有效地用于滾動(dòng)軸承的狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷。