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滚动轴承作为机械装备中不可或缺的关键元件,工作过程中会出现多种损伤模式,如何对其运行状态进行精确识别,是确保机械装备能否正常工作的重要问题之一。本文以滚动轴承为研究对象,测取振动信号并提取故障特征,提出改进的最大相关峭度解卷积、最大相关峭度解卷积和变分模态分解相结合、基于主成分分析的极限学习机对滚动轴承故障模式进行识别。本文的主要工作如下:(1)分析滚动轴承主要失效形式及其原因并设计故障轴承振动信号的采集方案。将6205轴承内外圈点蚀和内外圈裂纹故障模式按照严重程度分为轻微、中度和重度三个等级。测取500r/min、1000 r/min、1500r/min的转速在0N、300N、600N的载荷下每种故障状态的振动信号,共采集到十二种失效模式的故障数据,并对数据进行初步分析。(2)针对传统MCKD算法参数要求严格,依靠人工经验选取参数困难的问题,提出一种改进的最大相关峭度解卷积(MCKD)算法。首先通过最大排列熵值确定MCKD算法的最佳滤波长度L,然后通过最大峭度值确定MCKD算法最佳故障周期T,并和人工经验选取的参数,做对比分析;将改进的MCKD算法和最小熵解卷积算法(MED)算法做对比分析,验证改进方法的有效性及正确性。(3)针对在强噪环境中滚动轴承,故障特征提取艰难的问题,提出一种改进的MCKD算法和变分模态分解算法(VMD)相结合的算法。利用MCKD算法作为前置滤波器,然后将滤波后信号做VMD初次分解,得到一系列IMF分量,通过IMF分量的峭度值以及IMF分量与分解前的信号相关系数确定VMD分解的K值,再一次做VMD分解,选取相关系数和峭度值都比较大的IMF分量重新构建信号,最后将重新构建信号做包络分析,确定故障模式。试验表明,在强噪环境下,经过所提方法进行双重降噪,能够准确判断滚动轴承故障类型。(4)因考虑提高滚动轴承故障诊断的智能化程度,提出一种将极限学习机(ELM)和主成分分析法(PCA)相结合的快速诊断算法。首先对13种轴承状态每个状态选取50个样本,计算每个样本基于时域的特征指标取其均值,使其更能准确衡量特征;然后将平均特征值输入到PCA中,选取累计贡献率在80%至90%之间的主元,输入到ELM中,快速进行滚动轴承的损伤检测,通过将PCA结合BP神经网络、PCA结合支持向量机(SVM)的智能诊断算法进行对比分析,实验结果说明PCA-ELM相结合的算法故障识别速率更快,精确率更高。