基于盲源分離的滾動軸承復合故障診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承作為一種承受和傳遞載荷的重要部件，在機械設備中得到了廣泛應用，其運行狀態(tài)會直接影響設備整體性能，滾動軸承部件一旦發(fā)生故障，可能導致設備損毀，甚至造成災難性事故。因此，對滾動軸承進行故障診斷具有非常重要的意義。
　　在實際生產環(huán)境中，滾動軸承某一部位出現故障時常伴隨著其它部位的故障，即出現滾動軸承的復合故障。這種情況下多個故障的振動源信號及噪聲相互耦合，振動信號呈現復雜化，故障類型的診斷變得尤為困難。而盲源分離是解決復合故障

2、源信號分離問題的有效方法之一。因此，論文以滾動軸承復合故障振動信號為研究對象，結合盲源分離理論以及時頻分析和模式識別方法，對滾動軸承復合故障診斷過程中遇到的常規(guī)和極端條件下的故障源分離、特征提取、故障類型診斷等問題展開研究。論文的主要研究工作可概述如下：
　　對盲源分離方法的基本理論進行研究，并通過仿真實驗對幾種經典盲源分離算法的分離效果進行分析比較，在此基礎上，將 JADE盲源分離算法用于分離滾動軸承復合故障信號。
　　滾

3、動軸承故障信號是非平穩(wěn)和非線性的，而傳統(tǒng)的時域和頻域信號分析方法難以兼顧非平穩(wěn)信號的時變特性，不能準確體現滾動軸承各個故障類型的故障特性。針對這一問題，提出一種基于EMD時頻分析的樣本熵和能量比特征提取方法，該方法在時頻分析基礎上進行信號特征提取，能夠更全面、更準確地揭示滾動軸承振動信號中的故障特征信息。此外，結合盲源信號分離、特征提取以及支持向量機構建了一種有效的滾動軸承復合故障診斷機制。
　　傳統(tǒng)的盲源分離方法大多基于觀測信號