基于形态滤波及局部切空间排列算法的滚动轴承微弱故障分类

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于形态滤波及局部切空间排列算法的滚动轴承微弱故障分类摘要滚动轴承是一种使用在旋转机械设备中，并且最为常见的零部件，担负着极其重要的角色，但与此同时，其故障发生的频率也较高。滚动轴承的健康状况影响着整个机械系统的工作状态，当滚动轴承存在故障时，不仅会影响到设备的正常使用，还会使得企业正常的生产过程难以实现，如若故障发现不及时，严重情况下还能引发生产事故，导致广大人民群众巨大的财物及人身损失。因而，滚动轴承故障诊断的研究有着非常重要的意义。振动是轴承运行时不可避免的现象，当其内、外圈以及滚动体上产生故障时，其振动往往更为强烈，将会出现周期

2、性的冲击信号，从而导致调制信号的产生，不同的故障呈现不同的故障频率。因此该领域当前的研究重点之一是如何有效地获取故障信号特征。轴承实际工作过程中，由于随机噪声、振动传递路径等因素的影响，产生的振动信号是非线性的，导致传统的傅氏变换、小波变换等线性方法难以准确提取出故障信号的特征。本文简要介绍了几种时域、频域及时频域方法，重点阐述了数学形态学在处理非线性振动信号时的应用方法及其优缺点。同时，针对滚动轴承发生微弱故障时，振动信号具有高噪声，低信噪比的特点，进一步说明了流形学习在进行故障分类时的如何应用，并对全局与局部流形学习方法进行了比较。本文采用实验获取数据并对理论进

3、行验证。该实验分别采集了滚动轴承内圈、外圈及滚动体各部位产生直径为0.1778mm,0.3556mm,0.5334mm,I太原理工大学硕士研究生学位论文0.7112mm的点蚀故障时的振动信号，然后借助MATLAB软件编程，对实验所得数据进行处理。在实验数据基础上，分别使用传统小波包滤波与形态滤波器对非线性信号数据进行滤波降噪，然后进一步采用全局及局部流形学习算法对滤波降噪后的数据提取特征值并进行故障分类，处理结果有效说明了形态滤波及局部切空间排列算法在处理非线性信号时的优越性。关键词：滚动轴承，故障诊断，形态滤波，流形学习，局部切空间排列算法，模式识别II太原理工大

4、学硕士研究生学位论文CLASSIFICATIONOFWEAKROLLINGBEARINGFAULTSBASEDONMORPHOLOGICALFILTERINGANDLOCALTANGENTSPACEALIGNMENTABSTRACTRollingbearingisoneofthemostwidelyusedpartsintherotatingmachinery,whichplaysanimportantrole,butalsoisverypronetomalfunction.Thehealthofrollingbearingaffectstheworkingcond

5、itionoftheentiremechanicalsystem.Thepresenceofrollingbearingfailurewillnotonlyaffectthenormaluseofthedevice,butalsomakesthenormalproductionprocessisdifficulttoachieve.Ifthefaultisnotfoundintime,severecasescanleadtoaccidentsandsignificantadverseeffectsonthepeople'spropertyandpersonal.Th

6、erefore,thestudyoffaultdiagnosisofrollingbearinghasaveryimportantsignificance.Vibrationisaninevitablephenomenonbearingruntime.Thevibrationoftherollingbearingtendstobemoreintensewhenafaultemergesfromtherollingbearing’souterring,innerringorrollingelements.Theperiodicpulsesignalwillbeacco

7、mpaniedbythevibrationwhichresultsinproductionofmodulationsignal.Differentfaultpresentsdifferentfrequency.SooneofthekeyinthecurrentresearchinthisfieldishowtoacquireeffectivelythefaultsignalIII太原理工大学硕士研究生学位论文characteristics.Duetotheinfluenceoftherandomnoise,vibrationtransmissionpathand