面向电机轴承的快速故障诊断方法研究

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1、单位代码10144分类号H$编号___________硕士学位论文M_______目而向电杌轴承龄t決盆Hft、A¥%^%11研究生姓名i(2⑴夕届抟制治制线U祓专业）导师姓名7卜H论文完成日期別5年3月漆iK义欠$ShenyangLigongUniversity沈阳理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做

2、出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：V%日期：yoif年）月（〇日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：沈阳理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书）名：M指导教师签期：J.(°日分类号：TP206+

3、.3密级：ＵＤＣ：621.39编号：工学硕士学位论文面向电机轴承的快速故障诊断方法研究硕士研究生：王栗指导教师：杨青教授学科、专业：控制理论与控制工程沈阳理工大学2014年12月分类号：TP206+.3密级：ＵＤＣ：621.39编号：工学硕士学位论文面向电机轴承的快速故障诊断方法研究硕士研究生：王栗指导教师：杨青教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制理论与控制工程所在单位：信息科学与工程学院论文提交日期：2014年12月11日论文答辩日期：2015年03月10日学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:

4、TP206+.3U.D.C:621.39AThesisfortheMasterDegreeofEngineeringResearchonFastFaultDiagnosisMethodsOrientedtoMotorBearingCandidate:WangLiSupervisor:YangQingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlTheoryandControlEngineeringDateofSubmission:December，2

5、014DateofExamination:March，2015University:ShenyangLigongUniversity摘要工业现场对使用的电机轴承往往提出苛刻的要求，必须减少停机时间、尽可能长时间的运转。因此，对于电机的维护工作是十分重要的，尤其是一些重要的系统和设备部位。近些年来，轴承故障诊断得到了长足发展，领域内出现了许多新的研究方法。信号分析法，如傅立叶变换和小波变换已经被广泛应用，但是有些方法往往仅擅长于线性、平稳的信号的分析。事实上，它们并不都能很好的适应非线性、非平稳的轴承振动信号。本文开篇即简述了研

6、究对象和方法，并综述了国内外故障诊断领域的发展历程以及研究现状。本文的首要目标就是为了要检测并且区分不同类型的故障，得到一种针对电机轴承故障的集合型诊断方法。这一诊断系统还要可以同步记录数据，并且依据这一数据给出正确的诊断结果。经验模态分解具备很强的非平稳信号分解能力，可以将信号分解成一系列频率自高到低的各成分；使用固定点迭代算法对于信号特征提取能力较强，适用于非高斯的电机轴承的振动信号。增量概率神经网络使用在线的增量法对概率神经网络进行优化，对参数进行训练，并具有较强的分类能力。综合考量各方法的特点，提出了基于EMD-FIC

7、A-IPNN的电机轴承集合型故障诊断方法，通过凯斯西储大学的轴承数据进行了故障诊断实验。结果表明改进的方法对轴承信号有较好的精确性、适应性、快速性。实验平台的建设分软件和硬件两部分。硬件部分采用了多功能数据采集板卡PCI-1710HG和加速度传感器LC0159等设备、器材。此外，基于LabVIEW软件平台还制作了相应的实验数据采集以及故障诊断软件。根据实验验证，集合型方法比传统的神经网络要具备更好的适应性、准确性以及快速性。关键词：电机轴承；故障诊断；经验模态分解；快速独立分量分析；增量概率神经网络AbstractMotorb

8、earingsemployedinamanufacturingenvironmentmustbeabletooperateaslongaspossiblehavingaslittledowntimeaspossible.Therefore,maintenanceiscru-c