基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取与诊断研究

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1、硕士学位论文基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取与诊断研究ResearchonRollerBearingFaultFeatureExtractionandDiagnosisBasedonVibrationSignalAnalysis作者：宋耀文导师：胡而已副教授中国矿业大学二○一五年四月中图分类号TD42学校代码10290UDC621密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取与诊断研究ResearchonRollerBearingFaultFeatureExtractionand

2、DiagnosisBasedonVibrationSignalAnalysis作者宋耀文导师胡而已副教授申请学位工学硕士培养单位机电工程学院学科专业机械电子工程研究方向故障诊断答辩委员会主席杨德华评阅人二○一五年四月论文审阅认定书研究生宋耀文在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文，经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢本论文是在导师胡而已老

3、师与程刚老师的悉心指导下完成的，倾注了导师大量心血，导师的指导、鼓励及资金上的大力支持，以及生活上的关心与帮助，本论文才得以顺利完成。导师严谨的治学态度，开拓创新的精神，敏捷果断的判断力，忘我的工作精神使我受益匪浅。在此，谨向我的导师致以最崇高的敬意和最深切的谢意！在本论文的开题、研究和撰写过程中，程刚老师和刘后广老师给予了很大的帮助和悉心的指导，在此致以最诚挚的感谢！感谢已毕业师兄成钰龙、山显雷、张业林、毛成果、郭强、崔海龙以及课题组博士生王松涛、陈曦晖，硕士生许金龙、袁欣、胡晓、张敏、张斌、李鹏和刘畅等同

4、学的热心无私的帮助。在他们身上我看到了许多闪光点，学到了很多书本里没有的东西，在此向他们表示衷心的感谢和良好的祝愿!特别感谢这些年来在我学习生涯中给予教导、关心和帮助的老师和同学。值此论文完成之时，对本人学业默默支持的父母家人和亲朋好友，表示深深的敬意和最衷心的感谢！最后，感谢各位专家老师百忙之中对本文的评阅和指正。摘要煤炭是我国的主体能源，在国民经济发展中具有重要的战略地位。电牵引采煤机是现代化矿井综采装备的核心，关系到煤矿安全高效生产。但国产采煤机故障频发，故对其监测和故障诊断关键技术进行研究迫在眉睫。滚

5、动轴承作为采煤机的关键零部件，是重要的故障源之一，准确判断其运行状态直接关系到整个采煤机的安全生产。研究滚动轴承的故障诊断技术，对于确保安全高效生产，避免重大事故的发生具有重要的意义。本文首先分析了滚动轴承的几种主要失效形式及其成因。详细阐述了滚动轴承故障特征频率计算公式的导出过程，总结了滚动轴承典型故障振动信号的特点。以内环故障的振动信号为例，对经典的滚动轴承振动诊断方法进行了分析。其次在奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)基本原理及算法实现的基础上，研究并验证了奇异值

6、分解探测周期信号和提取突变信号的方法。将SVD用于信号Hilbert变换后的幅值谱和相位谱的降噪，为降噪分析提供了一种思路，并通过实验信号进行了验证。对于含有大量随机噪声及脉冲干扰的振动信号，提出了一种基于快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)和SVD的降噪方法，实验信号分析结果表明该方法要优于直接对信号进行SVD降噪处理，降噪效果良好。然后，研究了经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和Hilbert谱的基本原理，详细分析了EMD方法中存在的

7、重要问题：模态混合、端点效应、易受噪声影响，并分别采用EEMD方法、极值点延拓加窗的方法、FFT-SVD预处理降噪方法进行了改进，仿真信号分析表明改进效果良好。采用基于交叉验证的遗传算法对支持向量机中惩罚因子C和核函数参数γ进行寻优，构建了最优分类模型。将上述方法结合，建立滚动轴承故障识别的稳定模型，实验信号的分类结果表明该模型能较好的识别故障类型。最后，针对实际运用中轴承故障类型样本较难获取的境况，提出了一种基于关联度的轴承故障与否的判别方法，并以不同类型的实验信号验证了该方法的有效性。采用LabVIEW和

8、Matlab混合编程的方法，设计开发了适于实际应用的包含部分传统方法和本文上述方法的滚动轴承振动信号分析与诊断软件平台，介绍软件系统各个模块的同时，以滚动轴承故障信号进行实例分析，结果表明该平台界面友好、操作方便、性能良好。文章最后对工作进行了总结，并对相关的研究技术进行了展望。该论文有图69幅、表9个、参考文献83篇。关键词：滚动轴承；奇异值分解；经验模态分解；关联度；LabVIEWIAbstra