【摘 要】
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在冬季,我国多数地区均有降雪,特别是北方地区,其降雪持续时间较长,给人们的正常出行带来了极大的不便。尤其是机场,航班延误情况受降雪天气的影响日趋恶劣,三合一除雪车作为机场的快速除雪工具之一,如何保证除雪车无故障运行,保障航班正常起降,是十分重要的。而作为除雪车扫雪部分的关键部件——减速机,在频繁剧烈的冲击工况下,极易发生损坏。其中滚动轴承内外圈故障和滚动体故障是其损坏的主要原因。如果能够及时的预测
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在冬季,我国多数地区均有降雪,特别是北方地区,其降雪持续时间较长,给人们的正常出行带来了极大的不便。尤其是机场,航班延误情况受降雪天气的影响日趋恶劣,三合一除雪车作为机场的快速除雪工具之一,如何保证除雪车无故障运行,保障航班正常起降,是十分重要的。而作为除雪车扫雪部分的关键部件——减速机,在频繁剧烈的冲击工况下,极易发生损坏。其中滚动轴承内外圈故障和滚动体故障是其损坏的主要原因。如果能够及时的预测出轴承即将出现的故障,提前备件,不但可以节约成本,还可以保障零件更换时间,提高除雪效率。因此,对滚动轴承退化趋势预测及故障模式识别是至关重要的。论文围绕轴承退化趋势预测及故障模式识别展开研究,其主要研究内容包括:（1）奇异值分解（SVD）降噪。针对采集到的轴承振动信号中还包含了其他信号成分的问题,基于奇异值分解降噪理论,对有效秩确定方面进行大量的研究,采用奇异值拟合误差最小原则进行确定,并通过方法对比验证该方法的有效性和优越性。同时还将SVD降噪和小波降噪进行了对比,进一步说明该方法的有效性。（2）变分模态分解（VMD）研究。针对轴承退化趋势预测中样本特征不足的问题,采用VMD分解的方法,该方法能够有效地避免模态混叠,使得到的特征具有独立性。在模态混叠方面,将其和经验模态分解（EMD）进行对比,验证VMD分解的有效性和优越性。同时,针对VMD方法中参数不易确定的问题,对其采用粒子群优化算法进行参数寻优,进而避免模态混叠现象的发生,为后续的研究提供保障。（3）基于梯度提升决策树（GBDT）轴承退化趋势预测及故障模式识别研究。为了进一步提高模型的泛化能力和缓解模型的过拟合现象,对GBDT的正则化进行改进,引入L2正则项,并对其进行验证。在模式识别的方面,除了一些常用的时域和时频域特征外,还将小波包分解和样本熵进行结合,实现故障识别的高正确率。（4）轴承退化趋势预测及故障模式识别系统开发。确定系统的整体开发框架,对用户登录模块、退化趋势预测模块、故障模式识别模块以及信息管理模块进行开发。
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