【摘 要】
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石化装备的安全隐患不仅会影响设备正常生产,而且可能会产生重大的安全事故、对环境造成危害、对经济造成损失。石化大机组构成复杂而且长时间工作在恶劣的环境下,易受到强干扰的影响。滚动轴承作为石化大机组的重要组成部分,它的工作状态影响着整个设备的运行。轴承的故障一般分为内圈故障、外圈故障,滚动体故障等。针对以上问题,进行强干扰状态下石化大机组滚动轴承故障诊断,使石化装备安全、稳定、长周期、满负荷、优化的生
【基金项目】
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国家自然科学基金“旋转机械剩余寿命预测若干关键问题研究”； 广东省自然科学基金重点项目“石化装备闭环非线性系统故障诊断基础研究”（2018B030311054）；
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石化装备的安全隐患不仅会影响设备正常生产,而且可能会产生重大的安全事故、对环境造成危害、对经济造成损失。石化大机组构成复杂而且长时间工作在恶劣的环境下,易受到强干扰的影响。滚动轴承作为石化大机组的重要组成部分,它的工作状态影响着整个设备的运行。轴承的故障一般分为内圈故障、外圈故障,滚动体故障等。针对以上问题,进行强干扰状态下石化大机组滚动轴承故障诊断,使石化装备安全、稳定、长周期、满负荷、优化的生产运行很有必要。针对传统EMD对振动信号分析,小波对故障特征提取以及传统支持向量机（SVM）对于故障数据诊断分类的不足,本文根据强干扰状态下石化大机组滚动轴承振动信号的特征,研究了改进EMD算法,和小波包特征提取,以及优化的SVM对轴承故障状态进行识别和分类。（1）针对滚动轴承的基本组成及工作原理。分析了正常轴承和常见的三种轴承故障形式（外圈故障、内圈故障、滚动体故障）以及产生原因和需要采取的措施。然后通过介绍轴承的振动机理,了解到轴承在工作时会受到内部和外部的因素干扰。（2）针对传统的经验模态分解（EMD）对于轴承振动信号的分析应用的局限性,通过改进EMD,对仿真信号以及实际的滚动轴承振动信号应用分析,得到了良好的反应（3）针对小波算法对于滚动轴承四种状态的数据进行特征提取的局限性,通过小波包分析对四种状态的轴承振动数据的特征向量进行了提取。（4）针对传统的支持向量机SVM对于四种状态进行识别分类的局限性,提出优化的支持向量机结合小波包算法提取的四种状态数据的特征向量,对其进行了故障特征的识别与分类,达到了理想的效果。
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