针对滚动轴承极易损伤，振动信号表现出非线性、非平稳性等特点，提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和改进支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断算法。首先对采集到的轴承振动信号进行LCD，分解得到一系列内禀尺度分量(ISC)，通过与经验模态分解(EMD)对比研究，证明了LCD方法的优越性；然后计算所有分量的能量熵值，提取出轴承信号的敏感特征集，输入到经过遗传算法(GA)进行参数优选后的SVM识别模型进行轴承状态的诊断识别。实验研究表明，基于LCD和改进SVM的轴承诊断算法能较好地提取出轴承故障特征信息，对4种轴承状态的识别率高达90%，是一种较为有效的轴承故障诊断方法。
2023-01-07 10:48:30
392KB
1
机械设计带传动滑动轴齿轮传动 滚动轴承等PPT教程文档培训资料;
减速器简介.ppt
带传动-正式.ppt
机械设计课程设计-1.ppt
机械设计课程设计手册(第三版).pdf
第5机械可靠性设计.ppt
第一二章 绪论.ppt
第七章 铆接、焊接、胶接和过盈联接.ppt
第三章 机械零件的强度.ppt
第九章 链传动.ppt
第五章 螺纹连接.ppt
第八章 带传动.ppt
第六章 键和花键连接.ppt
第十一章 蜗杆传动.ppt
第十三章 滚动轴承.ppt
第十二章 滑动轴.ppt
第十五章 轴.ppt
第十四章 联轴器.ppt
第十章 齿轮传动.ppt
第四章 摩擦、磨损及润滑概述.ppt
2022-12-26 19:22:29
68.85MB
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
5.02MB
1
基于小波变换的信号奇异性检测原理,提出了信号奇异点的定位及奇异性程度的检测方法,并利用Matlab仿真平台,对故障信号实例进行了仿真和分析。仿真结果表明,与传统的Fourier分析方法相比,该方法是一种简单、有效的检测方法,特别在非平稳信号的监测和机械故障诊断领域。利用此方法可以比较精确地判断出信号发生的奇异点时刻以及奇异程度的大小,并且边缘效应要小得多。
2022-11-16 20:19:30
555KB
1
基于VMD和1_5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取_向玲
2022-10-24 13:44:37
1.74MB
1
【MATLAB项目实战】基于Morlet小波变换的滚动轴承故障特征提取研究
2022-08-06 13:05:16
38.04MB
1
人工智人-家居设计-基于Bayesian理论的电机滚动轴承故障的智能诊断研究.pdf
2022-07-12 20:04:04
2.62MB