【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械设备中至关重要的零部件之一,且易受到损坏,它的运行状态将影响整个机械设备性能,对其进行及时的检测诊断可有效避免严重事故发生,因此对滚动轴承进行故障诊断分析具有重要意义和实际价值。对于滚动轴承振动信号,本文使用两种不同方式进行滚动轴承故障诊断,一种是提取故障特征频率进行不同故障类型的诊断,另一种提取不同特征参数组成特征向量输入参数优化的支持向量机（SVM）诊断模型进行不同故障类型、
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滚动轴承是旋转机械设备中至关重要的零部件之一,且易受到损坏,它的运行状态将影响整个机械设备性能,对其进行及时的检测诊断可有效避免严重事故发生,因此对滚动轴承进行故障诊断分析具有重要意义和实际价值。对于滚动轴承振动信号,本文使用两种不同方式进行滚动轴承故障诊断,一种是提取故障特征频率进行不同故障类型的诊断,另一种提取不同特征参数组成特征向量输入参数优化的支持向量机（SVM）诊断模型进行不同故障类型、不同损伤程度的诊断。本文主要研究内容和研究方法有以下几个方面:（1）针对滚动轴承振动数据具有非线性特点且易受到环境噪声干扰等情况,引入排列熵（PE）作为调节因子,提出一种新的小波包阈值降噪方法。对原始振动信号进行降噪预处理,并与自适应白噪声的完备集合经验模态分解（CEEMDAN）结合,提取相关分量包络谱的特征频率,对滚动轴承振动信号进行不同类型的故障分析,最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行试验验证,证实该方法的有效性。（2）选用径向基核函数的SVM模型来解决滚动轴承故障的非线性、小样本模式识别问题。研究分析惩罚因子和核参数对SVM模型性能的影响,采用多种优化算法进行参数寻优;针对粒子群算法的不足,研究分析粒子群关键参数和相关改进方法,提出一种多方面改进的粒子群算法（IPSO）;利用十种标准测试函数仿真对比,试验显示本文提出的改进粒子群算法具有明显优势,并建立本文IPSO优化SVM模型。（3）使用凯斯西储大学滚动轴承数据进行不同类型、不同损伤程度的滚动轴承故障分析,采用实测试验台滚动轴承数据进行不同类型的滚动轴承故障分析;分别提取两种数据滚动轴承原始振动信号的时域特征、频域特征、小波包节点能量特征以及CEEMDAN分量排列熵特征等四种单一特征,数据归一化后分别作为八种参数优化SVM模型的特征向量进行滚动轴承故障诊断;为了进一步的故障诊断分析,将四种单一特征构成多种组合特征,数据归一化后针对维数问题进行主成分分析（PCA）降维处理,将降维后的特征进行滚动轴承故障诊断;试验证明,本文IPSO优化SVM模型用于滚动轴承故障诊断具有可行性,在多数情况下,比其它优化模型拥有一定优势。
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