【摘 要】
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本文以滚动轴承为研究对象,研究滚动轴承不同故障状态的分类方法。针对当前振动检测对滚动轴承初期微损状态检测难、不同位置效果不统一、精准度低的问题,基于超声解调之后的声波感应信号,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）特征融合与最小二乘支持向量机（LSSVM）参数优化的轴承故障诊断方法,研究超声解调信号在轴承早期故障诊断中的可行性。首先,总结了轴承结构、常见的故障类型以及失效的原因,
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本文以滚动轴承为研究对象,研究滚动轴承不同故障状态的分类方法。针对当前振动检测对滚动轴承初期微损状态检测难、不同位置效果不统一、精准度低的问题,基于超声解调之后的声波感应信号,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）特征融合与最小二乘支持向量机（LSSVM）参数优化的轴承故障诊断方法,研究超声解调信号在轴承早期故障诊断中的可行性。首先,总结了轴承结构、常见的故障类型以及失效的原因,并结合目前使用的故障诊断技术及数据类型,说明了超声信号检测的特点和优势。同时归纳了轴承故障诊断常用步骤,证明本次特征提取和状态分类步骤的合理性。其次,以西储轴承数据集为例,提出了CEEMDAN分解后的7层模态分量融合多类熵值的特征优化方法;在传统支持向量机算法的基础上,提出了粒子群优化算法（PSO）参数全局优化LSSVM的状态分类方法;通过不同状态轴承分类准确率对比,验证优化后特征和改进状态分类方法的可行性。然后,为验证超声数据在轴承状态检测中的优势,搭建了无人机旋转机械模拟实验平台,模拟出不同轴承故障状态;并使用超声检测仪来获取实验平台尾翼轴承自发产生的超声信号和经过超声解调后的声波感应信号;同时为获取这两类不同类型的数据,基于Labview编写了一款数据采集软件来获取实验平台尾翼轴承这两类数据;接着将两类数据经过时域幅值和均方根分析对比,选用信噪比更小、且分布更稳定的声波感应信号作为实验平台不同状态轴承特征提取原始数据集。最后,将在西储轴承数据中成功验证的特征提取优化方法以及PSO参数全局优化LSSVM的状态分类方法运用到声波感应数据实验中;并根据所需特征编写特征提取软件,以便对采集的声波感应信号进行快速预处理和特征提取;最终将优化的特征向量带入PSO参数全局优化LSSVM模型中进行状态识别,验证声波感应数据识别轴承早期故障的优势以及优化后特征和状态识别的可推广性。
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