【摘 要】
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滚动轴承作为机械设备中广泛应用的关键元件之一,其运行状态直接影响整台机械设备的工作性能。因此,研究滚动轴承的状态监测和故障诊断方法具有重要的理论价值和现实意义。本文以滚动轴承为研究对象,针对早期微弱故障信号特征增强及提取问题,进行相关的研究工作。本文的研究内容包括:（1）首先对滚动轴承的结构构成、故障类型及失效原因进行相关理论的阐述;然后针对不同故障类型,分析了滚动轴承的振动特性;最后介绍了滚动轴
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滚动轴承作为机械设备中广泛应用的关键元件之一,其运行状态直接影响整台机械设备的工作性能。因此,研究滚动轴承的状态监测和故障诊断方法具有重要的理论价值和现实意义。本文以滚动轴承为研究对象,针对早期微弱故障信号特征增强及提取问题,进行相关的研究工作。本文的研究内容包括:（1）首先对滚动轴承的结构构成、故障类型及失效原因进行相关理论的阐述;然后针对不同故障类型,分析了滚动轴承的振动特性;最后介绍了滚动轴承的固有振动频率和故障特征频率的理论公式,为故障特征增强及提取提供理论支撑。（2）提出了一种基于自适应蝙蝠算法（Adaptive Bat Algorithm,ABA）的随机共振（Stochastic Resonance,SR）滚动轴承故障诊断方法。该方法基于双稳随机共振系统模型,结合二次采样频率变换思想,通过自适应蝙蝠算法优化双稳随机共振的结构参数,使故障特征得到增强,从而更加准确地判断出滚动轴承的故障信息。（3）针对早期微弱故障信号特征提取难的问题,提出了一种基于多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy,MSE）和卷积神经网络（Convolutionneural network,CNN）的特征提取与诊断方法。该方法首先采用多尺度样本熵算法对故障振动信号时间序列的复杂度进行分析,得到不同尺度下的特征向量;然后通过卷积神经网络对生成的不同尺度的特征向量进行分类,从而区分滚动轴承正常工作、滚动体故障、内圈故障和外圈故障四种工作状态下的信号特征;最终实现对滚动轴承早期微弱故障信号的特征提取与诊断。
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