基于LE的滚动轴承故障诊断方法研究

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滚动轴承是旋转机械设备的重要组成部位,在实际工作过程很容易发生故障。滚动轴承一旦发生故障将直接影响工业生产的效率和产品质量,并且很有可能带来财产损失甚至造成人员伤亡。因此,对滚动轴承的运转状态进行监测,在轴承故障发生的初期发现其异常情况,并进行故障诊断与设备维修能够极大的减少工业生产中事故的发生。滚动轴承在工作过程中会产生大量能够反应轴承运转状态信息的振动信号。但是由于工作环境的恶劣和设备中其他部件的影响等因素,采集到的信号往往含有大量噪声等冗余信息这使得数据集往往呈现出高维的特点,直接进行故障的分类识别难度非常大。因此,对采集到的轴承振动信号进行分析,从高维中提取显著的故障特征,提高故障识别精度是一直以来着重研究的方向。本文根据轴承信号的特点,对拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)算法进行深入研究,针对其存在的一些问题,提出了相应改进方案,并利用支持向量机(SVM)算法进行分类识别,设计出了一套完整的轴承故障诊断系统。本课题的主要研究工作如下:(1)针对LE算法在提取特征时对近邻点选择较为敏感的问题,提出了自适应拉普拉斯特征映射算法。该算法采用余弦距离和相关距离分别挖掘样本的局部结构,根据样本的分布特点构建了自适应模型选择每个样本最适合的近邻点数目。最后,将自适应拉普拉斯特征映射算法应用于凯斯西储大学(CWRU)的轴承数据集中,并与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)、LE算法等进行对比分析,实验表明自适应拉普拉斯特征映射算法低维嵌入效果更好,并且故障识别精度达到了95%以上。(2)针对LE算法在高维空间中样本的局部结构挖掘不充分这一问题,提出了基于自适应的双度量拉普拉斯特征映射算法。该算法分别度量样本点之间和样本与局部邻域流形之间的关系来挖掘高维空间中样本分布的特点,通过系数融合的方式,更新权重,将这种结构通过权重的方式在低维中保持。最终,采用CWRU数据集对自适应的双度量拉普拉斯特征映射算法进行测试,实验表明,该算法具有良好的特征提取效果和稳定性。(3)设计了一套完备的轴承故障诊断系统,将本文所提出的算法与SVM识别算法相结合,完成了滚动轴承数据的故障识别。使用本实验室自采集的数据集OL1和OL2进行测试,实验结果表明所提方法与其它方法相比无论是类内的紧凑性、类间可分性还是故障识别准确度方面都具有明显的优势,说明该算法具有一定的实际工程应用价值。
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