基于流形学习的滚动轴承故障特征提取方法研究

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1、硕士学位论文基于流形学习的滚动轴承故障特征提取方法研究ResearchonFaultFeatureExtractionMethodofRollingBearingBasedonManifold学号：210—040—34完成日期：呈Q!墨!垒!!璺大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究

2、所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。作者签名：jd缝一吼牡年上月≠日大连理工大学硕士学位论文摘要作为旋转机械的关键部件，滚动轴承在整个机械系统中起着非常重要的作用。其运行状态的好坏往往直接决定了一整台机器的性能优劣。因此研究针对滚动轴承运行状态的故障特征提取方法具有非常重要的现实意义和经济价值。本文以滚动轴承为研究对象，针对强背景噪声下滚动轴承早期微弱故障信号的特点，将流形学习方法与其它现代信号处理方法相结合，对滚动轴承故障特征提取方法展开研究工作，论文主要研究内容如下：1、论述了滚动轴承的故障机理和时频特征提取方法。首先对构成

3、滚动轴承的基本单元及其发挥的作用作了简述，在此基础上结合滚动轴承的常见故障类型，对故障产生的原因作了重点剖析。给出了滚动轴承的两种主要频率成分及其计算公式。最后通过一组实验室轴承数据分析了时频分析方法的有效性。2、研究了基于EEMD．流形学习的滚动轴承早期微弱故障信号降噪方法。为了克服EMD分解的模态混叠现象以及传统阈值降噪方法的不足，结合滚动轴承早期微弱故障信号的特点，通过对EEMD分解后得到IMF分量集作LTSA流形降维处理，能够有效去除噪声成分，提高信噪比。通过仿真和实际轴承信号验证了方法的有效性。3、研究了基于小波包．流形样本熵的滚动轴承故障特征提取方法。结合小波包分解在处

4、理信号高频细节分量时的优势以及样本熵对数据系统内部自我相似度的有效估计。通过对信号小波包分解后的子带进行KPCA流形算法处理，并计算流形子带的样本熵值，能够有效区分出轴承的不同工作状态。最后通过四种不同状态下的实际轴承数据验证了方法的有效性。4、开发了滚动轴承振动信号分析系统。结合虚拟仪器技术、数据库技术、信号处理技术以及人机交互技术开发了基于C／S结构的滚动轴承振动信号分析系统。该系统将振动信号分析过程中的每一个环节作为一个独立的模块来设计，既保证了功能的实现，又具有～定的可视化、易操作性。通过对实际轴承数据的处理，验证了其性能的可靠性。关键词：滚动轴承、流形学习、特征提取、集合

5、经验模态分解、样本熵基于流形学习的滚动轴承故障特征提取方法研究ResearchonFaultFeatureExtractionMethodofRollingBearingBasedonManifoldAbstractRollingbearingasthekeypartofrotatingmachineryplaysaveryimportantroleintheentiremechanicalsystem．111eopermingstatusofrollingbearingsusuallydeterminestheperformanceofthemachinedirectly．The

6、refore，researchonthefaultfeatureextractionmethodsofrollingbeatingsoperatingstatusisverymeaningful．Inthispaper，forthecharacteristicsofearlyweakfaultsignalofrollingbeatingsunderstrongbackgroundnoise，twofaultfeatureextractionmethodsarestudiedbycombingthemanifoldlearningmethodswitllothermodemsigna

7、lprocessingmethods．111emaincontentsofthispaperareasfollows：1．Thefaultmechanismandcommonfaultfeatureextractionmethodsofrollingbearingsarediscussed．Thefaultmechanismisanalyzedbygivingthebasicstructureandcommonfaultformsofrollingbeating．Tw