【摘 要】
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轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械中,由于滚动轴承损坏而引起的故
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轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械中,由于滚动轴承损坏而引起的故障约占30%,对于滚动轴承的运行状态监测和故障模式识别一直是机械故障诊断领域的一个重点及难点。在滚动轴承故障中,90%来自外圈和内圈的故障。 论文研究了滚动轴承常见的故障形式及原因,故障诊断的常用方法及其步骤;着重研究了时频域特征指标的提取和利用支持向量机对滚动轴承振动数据进行分类预测。首先,对于现场采集到的滚动轴承信号进行消噪处理。对比传统消噪方法、小波消噪和小波包分解消噪方法消噪效果,采用理想的消噪方法对信号进行消噪处理;其次对消噪完成的信号进行时频域的特征提取,得到需要的时频域内的特征向量;最后研究了支持向量机不同核函数对分类准确率的影响及支持向量机参数的寻优方法,最终建立能对于滚动轴承四种状态自动识别的支持向量机分类器。 最终建立的滚动轴承支持向量机分类器有着比较高的分类预测准确率,在滚动轴承的智能故障诊断有着比较好的现实意义。
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