滚动轴承是应用最为广泛、也是最易损坏的机械设备关键零部件之一，其状态影响着整个设备的稳定运行。因此，滚动轴承的状态监测和故障诊断一直为大家所重视。而将声发射技术应用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，是当前研究的一个热点。
本文以声发射技术为手段，对基于声发射技术的滚动轴承状态监测与故障诊断进行了理论和实验研究，着重对滚动轴承点蚀故障的声发射诊断方法进行了详细研究。研究工作主要包括以下三个方面：
1、滚动轴承声发射信号的参数分析。采用了振铃计数、均方根、信号幅度、峭度系数等典型声发射参数对不同工况下（不同载荷、转速、故障尺寸及传播途径）滚动轴承声发射的特征及传播特性进行了分析，得出了各参数对工况变化的反应趋势及敏感性。
2、Morlet连续小波变换的参数选择。针对连续小波变换的尺度和基小波波形参数选择，提出基于遗传算法的优化选取方法，参数的优化选择有效提高了Morlet连续小波尺度谱对滚动轴承声发射信号分析的时频性能。
3、滚动轴承声发射信号的波形分析。在连续小波变换参数优化选取的基础上，对不同工况下滚动滚动轴承声发射信号进行时频分析，并结合希尔伯特谱分析,详细地分析了滚动轴承声发射的时频特性，提出了时频特征；另外，利用离散小波变换，进一步定量分析了信号时频分布。
2022-12-23 20:14:10
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2022-12-19 14:28:31
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基于相空间重构(PSR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选，然后对筛选出的关键变量进行相空间重构，再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试，结果表明在单一故障和多故障情况下，本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断；与传统SVM方法相比，相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。
2022-12-17 22:00:18
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摘要：由于负载的改变或环境的改变，机械设备通常会以多模态的方式运行。因此抽取的观测数据随着模态的变化而变化。模式划分是故障分类之前的一个重要的步骤。本文提出了一
2022-12-14 16:34:24
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