【摘 要】
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滚动轴承自身的价值不是很高,但是其损坏会带来很严重的后果,往往会影响整套设备的安全运营,造成大量的经济损失,甚至人员伤亡,因此非常有必要对滚动轴承开展在线状态监测和故障诊断。由于滚动轴承工作环境比较恶劣,工况复杂,导致采集的振动信号呈现出强烈非线性和非平稳性的特点,从而增加了故障诊断的难度。本文重点研究了小波包理论、BP（Back Propagation）神经网络和支持向量机（SVM）为基础的故障
【基金项目】
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数据驱动途径的典型旋转机械智能故障决策知识粒计算问题研究,国家自然科学基金资助项目（项目编号:51675253）
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滚动轴承自身的价值不是很高,但是其损坏会带来很严重的后果,往往会影响整套设备的安全运营,造成大量的经济损失,甚至人员伤亡,因此非常有必要对滚动轴承开展在线状态监测和故障诊断。由于滚动轴承工作环境比较恶劣,工况复杂,导致采集的振动信号呈现出强烈非线性和非平稳性的特点,从而增加了故障诊断的难度。本文重点研究了小波包理论、BP（Back Propagation）神经网络和支持向量机（SVM）为基础的故障诊断方法,主要的研究工作如下:（1）滚动轴承的振动信号受噪声的干扰比较严重,使得故障特征成分完全湮没在背景噪声中,造成故障特征频率难以提取。因此针对上述问题,提出了小波包、自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）和1.5维Teager能量谱（1.5DTES）的滚动轴承故障特征提取方法。该方法利用小波包进行初次降噪,可以去除部分噪声影响,再将初次降噪信号利用CEEMDAN进行分解,然后根据设定的准则来选择故障信息含量丰富的IMF分量,对其进行重构,完成二次降噪。对二次降噪后的信号进行1.5DTES分析,通过实验验证,该方法能够有效去除噪声,准确提取滚动轴承故障信号的特征频率信息。（2）针对滚动轴承在不同恒定转速下特征提取相对困难,BP神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,本文提出了基于多域特征、核主成分分析法（KPCA）和布谷鸟搜索算法（CS）优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。为了充分挖掘轴承的故障特征,从时域、频域和时频域角度来构建故障特征,原始故障集包含高维非敏感的特征向量,因此利用KPCA进行降维,通过降维的可视化,各种故障类别可以有效分离,未有重叠现象。利用CS对BP神经网络的参数权值和阈值进行寻优,基于优化后的BP神经网络模型,实现了对滚动轴承在不同恒定转速工况下故障部位的诊断。（3）滚动轴承在实际运行过程中,能够获得的故障样本相对较少,并且作为对小样本数据有良好分类性能的SVM分类器容易受到自身参数的影响,因而针对以上问题,提出了一种小波包能量熵和GWO-SVM滚动轴承故障诊断方法。将小波包分解、重构后的信号提取能量熵作为特征向量,使用灰狼优化算法（GWO）对SVM的参数进行寻优。通过实验验证表明:本章所提算法在样本量较少的情况下,能够实现对滚动轴承不同故障部位和不同损伤直径的识别。
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