【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械设备中重要的零部件之一,它的运行状态会直接影响到整台设备的稳定。因为滚动轴承自身结构特性以及处于的工作环境,发生故障损的情况时常出现,所以对滚动轴承进行故障诊断研究具有十分重要的意义。滚动轴承故障诊断主要包括信号采集、故障特征提取和模式识别。本文以滚动轴承故障振动信号为研究对象,提出了一种基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断研究方法。滚动轴承故障诊断研究重点是从非线性、非平稳的故障振动
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滚动轴承是旋转机械设备中重要的零部件之一,它的运行状态会直接影响到整台设备的稳定。因为滚动轴承自身结构特性以及处于的工作环境,发生故障损的情况时常出现,所以对滚动轴承进行故障诊断研究具有十分重要的意义。滚动轴承故障诊断主要包括信号采集、故障特征提取和模式识别。本文以滚动轴承故障振动信号为研究对象,提出了一种基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断研究方法。滚动轴承故障诊断研究重点是从非线性、非平稳的故障振动信号中提取出敏感的故障特征,稀疏表示作为一种新兴的信号处理技术,能够最大化的刻画信号内在特征,因此选取稀疏表示理论对滚动轴承进行故障诊断研究。本文首先详细介绍了稀疏表示的基本原理、步骤以及应用于滚动轴承故障诊断邻域的思路。针对稀疏表示理论在处理滚动轴承故障数据的不足,提出了基于局部均值分解(LMD)与优化正交匹配追踪(OMP)的故障特征提取模型,通过仿真信号与实验数据的验证分析,证明了该模型能够有效、准确的提取到故障特征,适用于滚动轴承的故障诊断研究。采用稀疏表示理论提取到的特征一般是滚动轴承故障时域、频域构成的高维特征空间,为实现滚动轴承故障智能诊断,本文使用局部线性嵌入(LLE)算法将稀疏表示理论提取到的高维故障特征空间进行降维处理,结合学习矢量量化神经网络(LVQ)对滚动轴承进行故障诊断。经过实验数据进行分析验证,实验结果表明基于稀疏表示与LVQ神经网络的故障诊断模型能够有效的对滚动轴承进行模式识别。最后以滚动轴承实验数据来验证基于稀疏表示的滚轴轴承故障诊断方法,分别对滚动轴承不同故障类型与内圈故障损伤程度进行诊断分析,通过与BP神经网络的对比,实验结果表明了基于稀疏表示与LVQ神经网络的故障诊断模型有更高的诊断精度,进而证明稀疏表示理论对滚动轴承故障诊断的可行性和实用性。
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