【摘 要】
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滚动轴承因机械效率高、摩擦系数小等优点而被广泛应用,滚动轴承在机械设备中担任传动部件的角色,而传动部件的健康状态直接影响整个设备的功能,所以对滚动轴承这样的核心零部件进行故障诊断是具有现实意义的。滚动轴承的健康状态从正常到早期故障、再到中期故障,最后完全失效,这是一个故障不断加深的过程。因此在滚动轴承出现早期故障的时候是最佳维修时间。本文以滚动轴承为研究对象,对其在性能退化评估过程中的特征提取和重
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滚动轴承因机械效率高、摩擦系数小等优点而被广泛应用,滚动轴承在机械设备中担任传动部件的角色,而传动部件的健康状态直接影响整个设备的功能,所以对滚动轴承这样的核心零部件进行故障诊断是具有现实意义的。滚动轴承的健康状态从正常到早期故障、再到中期故障,最后完全失效,这是一个故障不断加深的过程。因此在滚动轴承出现早期故障的时候是最佳维修时间。本文以滚动轴承为研究对象,对其在性能退化评估过程中的特征提取和重构模型两部分进行了深入研究。由于滚动轴承的振动信号具有非线性、强噪声的特征,所以多尺度样本熵(MSE)不能够很好获取其信号特征,因此为克服其粗粒化过程中的不足,提出一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)算法。把GRCMSE用于振动信号的特征提取,将其和SVM相结合组成轴承故障诊断模型,将待测信号的GRCMSE输入SVM中,通过SVM分类器完成故障分类;本方法的准确率达到97.14%远高于通过与采用多尺度样本熵、时域指标等方法进行特征提取,同样采用SVM分类器进行识别的方法的准确率。在验证了GRCMSE的有效性和优越性之后,将其应用到轴承性能退化评估当中,选择了自编码器(AE)作为性能退化评估模型。为验证其有效性和优越性,进行性能退化评估实验,在特征提取阶段仍采用GRCMSE算法。首先,通过无故障样本得到基准编码器,在这个过程中采用粒子群算法对AE的超参数进行最优选择,然后将待测样本输入其中进行重构,然后计算其重构误差得到性能退化评估曲线。曲线显示采用GRCMSE作为特征向量的方法检测到在第533个时刻出现了早期故障,而采用峭度值作为特征向量获得的性能退化评估曲线显示故障发生在第648个时刻,说明采用本方法,能准确地检测到滚动轴承早期故障。在单层数据重构模型的基础上,对自编码器和字典学习进行了双重构的研究。将自编码器与字典学习相结合的模型与双层自编码器进行对比,发现前者的重构效果优于后者,因此选择前者进行性能退化评估实验,验证所提出双重构模型的有效性。在本次实验中仍采用GRCMSE进行特征提取,粒子群算法进行模型超参数优化选择,通过实验表明,该模型可以检测到轴承早期故障,其性能退化评估曲线与滚动轴承故障发展的趋势相吻合。
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