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文檔簡介
1、滾動軸承作為青島特鋼旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中使用最多的零部件之一,易損率較高。當(dāng)滾動軸承出現(xiàn)故障時,若不對其進(jìn)行及時的更換,勢必會造成機(jī)械設(shè)備停機(jī),影響工廠實(shí)際生產(chǎn)進(jìn)度。然而,如何有效的判斷滾動軸承故障狀態(tài)是亟待解決的關(guān)鍵問題。
為了豐富青島特鋼動力裝備部已有滾動軸承故障診斷方案,拓寬現(xiàn)階段監(jiān)測體系中滾動軸承故障診斷研究思路,本文以高速線材廠風(fēng)冷線風(fēng)機(jī)設(shè)備中的滾動軸承為研究對象,首先,分別從時域、頻域以及時頻域提取31個故障特征參量組成
2、原始故障特征集;其次,利用鄰域粗糙集對原始故障特征集中的故障特征參量進(jìn)行篩選得到12個敏感故障特征參量,減小后續(xù)分類器識別負(fù)擔(dān);然后,利用隨機(jī)森林組合分類器作為故障狀態(tài)分類器區(qū)分滾動軸承四種常見的故障狀態(tài),同時,針對隨機(jī)森林組合分類器中的決策樹的個數(shù)以及分裂屬性集中屬性個數(shù)這兩個參數(shù)設(shè)置問題,提出了基于遺傳算法的參數(shù)尋優(yōu)算法。最后,從診斷結(jié)果正確率、訓(xùn)練速度兩個角度綜合考慮,與學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)作為故障狀態(tài)分類器的診斷結(jié)果進(jìn)行對比分析,驗(yàn)
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