滚动轴承表面损伤故障智能诊断新方法

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1、第30卷第1期仪器仪表学报Vo1．30N0．12009年1月ChineseJournalofScientificInstrumentJan．2009滚动轴承表面损伤故障智能诊断新方法术陈果(南京航空航天大学民航学院南京210016)摘要：本文针对目前基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题，提m了一种基_丁小波包变换的滚动轴承故障特征自动提取技术，实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。最后，基于结构白适应神经网络方法建立r滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型，利用实际的滚动轴承实验数据进行了验证，结果表明了本文方法的有效性。关键

2、词：滚动轴承；小波包变换；神经网络；特征提取；智能诊断中图分类号：TBI23文献标识码：A国家标准学科分类代码：460．152NewintelligentdiagnosismethodforballbearingfaultsduetosurfacedamageChenGuo(coofCivil,4viationCollege，N,mjing肼emityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Atpresent，inthestudyofballbearingfaultdiagnosisbasedonwavelettr

3、ansform，theparameterselec—tionofwavelettransformandcomputationoffaultfeaturescannotbeaccomplishedautomatically．Inthispaper，anewmethodbasedonwaveletpackettransformforauto—extractingballbearingfaultfeaturesisputforward，whichcanselectthewaveletfunctionparametersandextractthefaultfeaturesautomatically

4、．Anintegratedneuralnetworkbasedonstructureself-adaptiveneuralnetworkmodelwasestablishedtoimplementtheintelligentdiagnosisofballbearingfaults，practicalballbearingexperimentdatawereusedtoverifythenewmethod，andtheresultsfullyshowthatthenewmethodiScorrectandeffective．Keywords：ballbearing；waveletpacket

5、transform；artificialneuralnetwork；featureextracting；intelligentdiagnosis普遍认可，其基本原理是通过传感器获取轴承故障冲击1引言引起的共振响应，然后通过窄带滤波器得到合适的共振频带，冉通过包络解调分析将轴承故障信息从复杂的调滚动轴承在机器设备中应用极为广泛，由于其寿命幅振动信号中分离出来。该方法的主要缺点是当由缺陷离散性很大，无法进行定时维修，因此，对其进行状态监引起的共振频带比较多时，不能有效地进行共振频带的测与故障诊断具有重要意义--。在滚动轴承故障中，早选取。因此往往难以得到满意的识别效果。期的表面损伤类故障(包括

6、点蚀、剥落、擦伤等)。具有很小波变换具有带通滤波特性，可通过选择合适的小大的危害性。当损伤点滚过轴承元件表面时要产生突变波对信号进行分解，进而得到每一频带内振动信号的变的冲击脉冲力，该力是一宽带信号，所以必然覆盖轴承系化规律，凶此可以从中提取出能够真实反映轴承冲击振统的高频固有频率而引起谐振，从而产生冲若干个共振动现象的特征频带信号，作为监测滚动轴承运行状态的频带。目前，共振解调法存滚动轴承故障诊断中得到了依据。近几年，小波变换在滚动轴承故障诊断中得到了收稿日期：2007—12ReceivedDate：2007—12基金项目：困家自然科学基金(50705042)、航空科学基金(2007ZB

7、52022)资助项目第1期陈果等：滚动轴承表面损伤故障智能诊断新方法45广泛应用，义献[24]将连续小波应用于滚动轴承的故障范围分别为：w(3，0)：[0，625]Hz、w(3，1)：[625，1250]诊断，展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能，提Hz、(3，2)：[1875，2500]Hz、(3，3)：[1250，1875]取了滚动轴承故障特征；由于二进离散小波变换和小波Hz、(3，4)：[4375，5000』H