【摘 要】
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旋转机械的健康管理是设备正常运行前提,滚动轴承作为旋转机械重要零部件之一,其健康状况好坏直接影响旋转机械设备能否正常运行。一旦轴承健康状况发生恶化,就会影响设备故障产生,从而引发旋转机械设备各部件之间安全运行问题。因此,能够及时、有效地针对轴承零部件诊断故障类型,并采取相应的维护策略,对于确保设备的安全运行和降低重大事故发生的风险有着重要的现实意义。本文搭建了一种全新的滚动轴承故障诊断模型。首先,
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旋转机械的健康管理是设备正常运行前提,滚动轴承作为旋转机械重要零部件之一,其健康状况好坏直接影响旋转机械设备能否正常运行。一旦轴承健康状况发生恶化,就会影响设备故障产生,从而引发旋转机械设备各部件之间安全运行问题。因此,能够及时、有效地针对轴承零部件诊断故障类型,并采取相应的维护策略,对于确保设备的安全运行和降低重大事故发生的风险有着重要的现实意义。本文搭建了一种全新的滚动轴承故障诊断模型。首先,使用传感器采集滚动轴承各种工况下的振动加速信号;其次,利用变分模态分解（VMD）对振动信号加以分解与重构抑制噪声源的影响;然后,采用多尺度排列熵（MPE）和多尺度极差熵（MRE）应用于故障特征提取;最后,通过利用改进的标准化变量距离（ISVD）分类器对轴承信号特征进行故障类型识别,通过工程实验验证了故障模型的有效性。课题主要工作如下:（1）针对滚动轴承实际工作环境中收集到的振动加速信号存在噪声干扰,利用变分模态分解算法进行降噪。并与常用的降噪算法经验模态分解（EMD）进行分析与比较。最后,经过仿真实验案列表明变分模态算法在降噪方面的有效性。（2）滚动轴承故障特征提取。传统的特征提取方法只能提取线性和平稳的振动信号。然而,滚动轴承的振动常常是非线性非平稳信号。因此,将排列熵和极差熵结合多尺度方法全面提取蕴含在轴承中的信息,构建高维特征向量。通过仿真和实验验证了所提方法在故障特征提取方面有着显著的优势。（3）由于标准化变量距离（SVD）分类器在分类多尺度排列熵和多尺度极差熵提取的故障受到高维特征向量的影响,因此,引入了降维算法对SVD进行了改进并称为改进的标准化变量距离（ISVD）分类器。通过工程实验与其他机器学习分类器比较验证了ISVD的优越性。（4）建立了一种基于VMD,MPE+MRE和ISVD的滚动轴承故障诊断新技术,并利用工程实验案例分析对故障模型进行了验证。
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