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滚动轴承是机械中磨损最严重的元件之一，大量旋转机械的故障与滚动轴承有关，对其进行状态监测和故障诊断的研究具有重要的实际意义。本文致力于滚动轴承振动信号的特征提取和智能诊断技术的研究。
文中首先对滚动轴承振动诊断的常规分析方法包括特征参数法、频谱分析法和包络法进行了比较，分析了各种方法的实用性和局限性。其次对小波分析技术对振动信号的处理进行了分析，主要包括常见奇异性的连续小波变换检测、振动信号的尺度—小波能量、振动信号的时间—小波能量。研究了滚动轴承的智能故障诊断方法，主要是功率谱的自动识别和利用人工神经网络的智能故障诊断。最后，在前几章研究的基础上，开发了滚动轴承故障诊断数据库系统。此系统集数据采集、数据分析、智能诊断、数据库维护于一体，整个系统界面友好、操作方便、诊断功能强。在论文的最后对钻井泵液力端智能故障诊断进行了分析，主要有钻井泵泵阀、缸套信号的提取，泵阀、缸套信号的小波包分析和利用神经网络的智能诊断。