基于SVM-HMM滾動軸承故障診斷研究.pdf

1、在生產(chǎn)過程中，軸承在機(jī)械設(shè)備中的使用幾乎是不可或缺。相應(yīng)的由于軸承發(fā)生故障引起的設(shè)備損壞、生產(chǎn)受損層出不窮，導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失。但對軸承發(fā)生的諸多故障，造成的因素不盡相同，準(zhǔn)確診斷軸承的故障尤為重要。在眾多旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障中，滾動軸承占據(jù)了其中大約三分之一，所以對滾動軸承的工作特點(diǎn)、振動機(jī)理和故障診斷的研究將是軸承故障診斷領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文通過對滾動軸承的故障振動進(jìn)行理論分析、數(shù)值仿真分析以及實(shí)驗(yàn)研究等手段，對滾動軸承的故障診斷進(jìn)行了深

2、入研究。
　　第一章，闡述了課題的研究背景與意義，詳細(xì)介紹了滾動軸承的失效形式，故障信息獲取的主要方法和滾動軸承監(jiān)測與診斷的發(fā)展歷程，最后提出了本文的主要研究內(nèi)容和各章節(jié)體系結(jié)構(gòu)。
　　第二章，介紹了滾動軸承的結(jié)構(gòu)以及基本分類，對滾動軸承的運(yùn)動學(xué)和振動機(jī)理進(jìn)行分析，研究滾動軸承的故障特征頻率，最后分析滾動軸承的特征提取方法和模式識別等方案的研究現(xiàn)狀。
　　第三章，將EMD算法引入到滾動軸承振動信號的分解處理中，考慮其混

3、疊問題的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)算法CEEMD，然后結(jié)合AR模型進(jìn)行特征提取研究。將這一方法創(chuàng)新性的引入滾動軸承故障特征提取過程中，對其基本理論和實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了深入的研究。
　　第四章，對HMM模型和SVM分類器的原理和算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究，在對兩種模型進(jìn)行了充分的理論分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于HMM-SVM的混合故障診斷模型，并完成了混合模型的搭建。
　　第五章，綜合前面章節(jié)提出的特征提取和模式識別方法的研究，對本文提出的方案進(jìn)行