基于经验模态分解与bp神经网络的滚动轴承故障诊断

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1、万方数据论文题目：基于经验模态分解与BP神经网络的滚动轴承故障诊断作者姓名：孔拦返入学时间：2Q量亘生窆且专业名称：扭越虫王王程研究方向：狃电=笠丝丕统遮让指导教师：韭丞建职称：敛授论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：垄Q呈垒生垒月2Q曼垒生鱼且Z旦万方数据RollingBearingFaultDiagnosisBasedonEmpiricalModeDecompositionandBPNeuralNetworkADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthed

2、egreeofM睑STERoFPmLoSoPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologyKongXiangzhenSupervisor：ProfessorZhangYongjianCollegeofMechanicalandElectronicEngineeringApril2014万方数据声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日AFFIRM【ATIo

3、N乳街报期：砖／牛．‘．留Ideclarethatthisdissertation，submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforquafificafionatanyotheracademicins

4、titute．s咖ature：七鼍肠了zkDate：幻f牛．石．喀万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要当滚动轴承在非平衡载荷条件下工作时，承受交变应力的作用，是机械设备中容易出现故障的部件之一。滚动轴承使用寿命具有较大的离散性，其故障会严重影响机械设备的运行。由于滚动轴承的重要性和故障的频发性，所以需要对其进行状态监测和故障诊断，这也是国内外各个工程技术领域非常重视的研究方向。对滚动轴承振动信号进行分析是对其进行故障诊断的有效途径，而滚动轴承振动信号属于非平稳信号，因而采用具有自适应性的经验模态分解(E泗)方法对其进行分析，获取信号

5、中包含的故障信息。首先，本文对滚动轴承的结构、失效形式、振动机理及其信号特征做了简要介绍，并对其特征频率及固有频率进行了计算。其次，对适用于分析滚动轴承非平稳振动信号的EMD方法及对滚动轴承故障模式进行分类的BP神经网络进行了重点研究。本文以EMD方法为分析手段，对滚动轴承振动信号进行处理，获取了与振动信号相对应的若干个内禀模态(m伍)分量。由于IMF能量中包含轴承的故障信息，因此提取IMF能量作为信号的特征量对滚动轴承进行故障模式进行描述。BP神经网络能够准确识别故障原因、区分故障类型，所以将其作为故障分类器对故障特征量进行识别和

6、分类。并重点讨论了采用EMD方法和BP神经网络实现滚动轴承故障诊断的技术路径。本文基于Matlab平台进行数值计算和仿真，并基于LabView与Matlab的混合编程技术开发了滚动轴承故障监测与诊断系统。系统中包含了数据采集、轴承特征参数、信号EMD处理、提取故障特征量、故障模式诊断等多个模块，系统能够对滚动轴承的工况进行监测和诊断。关键词：滚动轴承，非平稳信号，EMD，IMF，BP网络万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要ABSTRACTNon-equilibriumloadsactonrollingbearingandthebea

7、ringstandsalternatingstress，sothisisoneofthekeycomponentsofmechanicalequipmentthebearingispronetofailure．Thelifetimeofrollingbearingislargerdiscrete，itsfailureseriouslyaffectstheoperationofmechanicalequipment．Duetotheimportanceandthefault-proneoftherollingbearing，SOitn

8、eedstomonitortheconditionanddiagnosethefaultoftherollingbearing，also，thisisveryconcemedresearchdirectionofvarioustech