基于统计分布模型的滚动轴承故障特征提取方法研究

论文摘要

滚动轴承是旋转机械中使用最为广泛和最易受损的零部件之一,其工作状态直接影响到整个机械系统的性能,对其进行故障诊断具有重要的实际意义。基于振动信号分析的滚动轴承特征提取方法是国内外使用最多、也是最有效的方法之一。统计分布模型参数在可靠性工程中已被广泛应用于反映机械产品的疲劳寿命和疲劳强度,但在机械特别是轴承状态监测和故障诊断中用于特征提取的研究尚未多见。为了充分挖掘滚动轴承运行中蕴含的有效状态变化信息,提出了一种基于威布尔分布模型参数及其数字特征的故障特征提取新方法。在对滚动轴承原始振动信号建立Weibull分布模型的基础上,分别提取模型的尺度参数以及中位数作为表征轴承运行状态的一种新特征向量。仿真试验结果证明了该特征提取方法的有效性。针对滚动轴承振动信号的非高斯特性,提出了一种基于对数正态分布模型的故障特征提取新思路,提取其模型参数的对数均值作为表征滚动轴承运行状态的新特征量。有效地解决了振动信号的非高斯问题。针对上述方法无法全面准确描述滚动轴承振动信号的非平稳特性问题,提出了一种基于小波域对数正态模型的滚动轴承故障特征提取新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行小波、小波包分析,将非平稳信号转化为平稳信号,在平稳信号的基础上建立典型的非高斯分布模型—对数正态分布模型,最后提取每个尺度上的对数正态分布模型参数作为表征轴承运行状态的新特征量。试验证明了所提特征提取方法有效地解决了滚动轴承振动信号的非平稳、非高斯问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景、目的及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究目的及意义
• 1.2 故障特征提取方法综述
• 1.3 统计分布模型的研究现状
• 1.3.1 威布尔分布模型的研究现状
• 1.3.2 对数正态分布模型的研究现状
• 1.3.3 小波域统计分布模型的研究现状
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 滚动轴承振动机理与振动采集系统
• 2.1 滚动轴承振动信号的特征分析
• 2.1.1 滚动轴承振动机理
• 2.1.2 滚动轴承的基本结构
• 2.1.3 滚动轴承的故障形式
• 2.1.4 滚动轴承的频率特性
• 2.2 滚动轴承振动试验系统
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于威布尔模型的滚动轴承故障特征提取
• 3.1 威布尔分布
• 3.1.1 威布尔分布模型
• 3.1.2 威布尔模型的概率纸图
• 3.1.3 威布尔模型参数的极大似然估计法
• 3.1.4 威布尔模型的拟合优度检验
• 3.2 基于威布尔模型参数的故障特征提取
• 3.3 基于威布尔数字特征的故障特征提取
• 3.4 实验仿真
• 3.4.1 实验数据
• 3.4.2 支持向量机
• 3.4.3 基于 SVM 的诊断结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于对数正态模型的滚动轴承故障特征提取
• 4.1 对数正态分布
• 4.1.1 对数正态分布模型
• 4.1.2 对数正态模型的概率纸图
• 4.1.3 对数正态模型参数的极大似然估计
• 4.1.4 对数正态模型的拟合优度检验
• 4.2 基于对数正态模型参数的故障特征提取
• 4.3 实验仿真及分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于小波域对数正态模型的滚动轴承故障特征提取
• 5.1 基于小波对数正态模型的故障特征提取
• 5.1.1 小波对数正态模型
• 5.1.2 基于小波对数正态模型的特征提取
• 5.2 基于小波包对数正态模型的故障特征提取
• 5.2.1 小波包对数正态模型
• 5.2.2 基于小波包对数正态模型的特征提取
• 5.3 实验仿真及分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的科研工作和发表的论文
• 致谢