基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法研究
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法霍忠堂;高建松;张丁丁【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2024(41)1【摘要】针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。
首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。
研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。
该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。
【总页数】7页(P123-129)【作者】霍忠堂;高建松;张丁丁【作者单位】邯郸学院机电学院【正文语种】中文【中图分类】TH133.33【相关文献】1.基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法2.一种基于改进VMD和UMAP的滚动轴承故障特征提取方法3.基于静电监测和稀疏表示的滚动轴承故障特征提取方法研究4.基于多惩罚因子优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法5.基于IVMD算法的动车组滚动轴承故障特征提取方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《2024年基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究》范文
《基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，机械设备的故障诊断与维护成为工业生产中不可或缺的环节。
机械故障的早期发现与诊断对于保障生产安全、提高设备运行效率具有重要意义。
传统的机械故障诊断方法大多依赖于专业人员的经验和对设备的了解，但随着设备复杂性和系统化程度的增加，单纯依赖经验的方法已经难以满足实际需求。
因此，研究基于振动信号的机械故障特征提取与诊断技术成为了一个重要课题。
二、振动信号与机械故障关系概述振动信号是反映机械设备运行状态的重要参数之一。
机械设备在运行过程中，由于各种原因如部件磨损、松动、断裂等会产生异常振动，这些异常振动信号中包含了丰富的故障信息。
通过对振动信号的采集、分析和处理，可以提取出反映机械故障的特征信息，为故障诊断提供依据。
三、振动信号的采集与预处理1. 振动信号采集：通过安装在机械设备上的传感器，实时采集设备的振动信号。
传感器的选择应根据设备的类型、工作环境和诊断需求来确定。
2. 预处理：采集到的振动信号往往包含噪声和其他干扰信息，需要进行预处理以提高信号的信噪比。
常用的预处理方法包括滤波、去噪和归一化等。
四、基于振动信号的机械故障特征提取1. 时域分析：通过时域分析方法，如均方根值、峰值、峭度等指标，提取出反映机械故障的特征参数。
2. 频域分析：通过频域分析方法，如频谱分析、功率谱分析等，提取出与机械故障相关的频率成分和能量分布特征。
3. 智能算法：利用智能算法如神经网络、支持向量机等对振动信号进行学习和训练，自动提取出反映机械故障的特征。
五、机械故障诊断方法研究1. 模式识别：将提取出的特征参数输入到模式识别系统，通过训练和分类实现故障诊断。
2. 专家系统：结合专业知识库和推理机制，构建专家系统进行故障诊断。
3. 多源信息融合：将振动信号与其他传感器获取的信息进行融合，提高诊断的准确性和可靠性。
六、实例应用与分析以某机械设备为例，采用基于振动信号的故障特征提取与诊断方法进行实际应用。
滚动轴承故障的智能诊断方法研究
• 26•针对滚动轴承故障声发射信号的智能识别与诊断问题，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networ ks ，CNN ）智能化故障诊断方法。
该方法充分利用声发射信号参数中包含的时域和频域特征信息，构建CNN 模型充分挖掘出滚动轴承处于不同运行状态下的声发射信号特征，并给出故障诊断结果。
实验结果表明，CNN 模型方法对滚动轴承正常、外圈及内圈故障识别准确率可达97.2%以上，证明了该方法的准确性和实际工程价值。
1.引言旋转机械被广泛的应用在生产制造中，滚动轴承是旋转机械的重要组成部件，同时也是最容易损坏与失效的机械零件之一（喻洋洋，周凤星，严保康，基于LabVIEW 的滚动轴承故障诊断系统：仪表技术与传感器，2016）。
声发射检测技术是一种动态无损检测方能诊断学与工程学法，可实现缺陷萌生及扩展过程的在线检测。
将声发射检测技术应用于滚动轴承故障的诊断任务中，不仅可以检测出早期微弱故障及故障类型（郝如江，卢文秀，褚福嘉，等.声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述：振动与冲击，2008），还可以判断出故障损伤程度。
目前基于声发射检测技术的旋转机械设备故障诊断分析技术，如参数分析、波形分析等方法已经无法满足当前旋转机械连续生产工作中的故障监测任务（沈功田，耿荣生，刘时风，声发射信号的参数分析方法：无损检测，2002）。
赵元喜等人（赵元喜，胥永刚，高立新，等.基于谐波小波包和BP 神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术：振动与冲击，2010）采用谐波小波包将故障滚动轴承的声发射信号分解到多个频率段并求取各频段的能量，作为特征向量输入BP 神经网络，通过BP 网络模型判别滚动轴承的故障类型。
杨杰等（杨杰，张鹏林，刘志涛，等.基于CEEMD 能量熵与SVM 的低速轴承故障声发射诊断：无损检测，2017）提出了一种采用CEEMD 能量熵提取特征后再利用支持向量机神经网络进行诊断的方法。
滚动轴承振动信号特性分析
西南交通大学本科毕业设计（论文）滚动轴承振动信号特性分析年级:2010级学号:**********:***专业:机械制造工艺及其设备****:***2014年 6月院系机械工程系专业机械设计制造及其自动化（机械制造）年级 2010级姓名刘元是题目滚动轴承振动信号特性分析指导教师评语指导教师 (签章) 评阅人评语评阅人 (签章) 成绩答辩委员会主任 (签章)年月日毕业设计（论文）任务书班级 2010机制1班学生姓名刘元是学号 20107151 发题日期：2014年 2月 24日完成日期： 6月 20日题目滚动轴承振动信号特性分析1、本论文的目的、意义：滚动轴承的优点众多，因此滚动轴承在工程实践中得到充分的应用。
但是滚动轴承有时的工作条件十分恶劣并且在机械设备中承载载荷、传递载荷。
滚动轴承损坏尤其是突然损坏不仅会导致机械设备的故障失效，甚至可能造成更为严重或许是灾难性的事故。
本论文主要针对滚动轴承振动信号进行研究，在对滚动轴承结构有一定了解的基础上，重点研究滚动轴承振动信号特点，并基于滚动轴承振动实测信号进行分析验证，掌握常见的信号谱分析方法，并尝试对滚动轴承零件故障进行分析。
2、学生应完成的任务（1）基于滚动轴承振动信号进行常见分析的分析方法，如时域分析、FFT分析、功率谱分析研究所实测振动信号，并得出相应结论。
（2）利用小波或其它信号分析方法研究所实测振动信号，并得出相应结论。
（3）利用MATLAB编制信号分析GUI，实现计算信号特征参数及实现简单的信号分析功能。
（4）完成毕业论文。
3、论文各部分内容及时间分配：（共 16 周）第一部分了解滚动轴承的功能、构成 (2周) 第二部分了解滚动轴承常见的失效形式(2周) 第三部分基于实测滚动轴承振动信号利用功率谱等方法分析其特性 (4周) 第四部分利用典型时频分析方法分析滚动轴承振动信号特性并编GUI(6周) 第五部分论文撰写(2周) 评阅及答辩(2周)备注(1)CNKI关于滚动轴承故障分析的论文.（2）功率谱分析、小波分析、希尔伯特-黄变换有关书籍（3）matlab编程方面的书籍指导教师：年月日审批人：年月日摘要滚动轴承在工程实践中得到了充分的应用，但是滚动轴承却十分容易损坏。
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法目录一、内容综述 (2)二、滚动轴承振动信号分析 (3)1. 滚动轴承工作原理及结构特点 (4)2. 振动信号产生机制 (5)3. 振动信号采集与处理 (6)三、齿轮振动信号分析 (7)1. 齿轮工作原理及故障类型 (8)2. 振动信号特征提取 (10)3. 齿轮故障识别与诊断 (11)四、滚动轴承与齿轮振动信号分析方法 (12)1. 时域分析 (13)2. 频域分析 (14)3. 时频域联合分析 (16)五、故障诊断方法 (17)1. 基于振动信号特征的故障诊断 (18)2. 基于模型的故障诊断 (20)3. 基于智能算法的故障诊断 (21)六、实验与应用实例 (22)1. 实验设计 (24)2. 实验结果与分析 (25)3. 应用实例介绍 (26)七、结论与展望 (28)1. 研究结论 (29)2. 展望未来发展趋势 (29)一、内容综述本文档旨在全面阐述滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的研究现状、发展趋势及其重要性。
随着工业领域的快速发展，滚动轴承和齿轮作为机械设备中的关键部件，其运行状态的正常与否直接关系到整个系统的稳定性和效率。
针对滚动轴承和齿轮的振动信号分析以及故障诊断方法的研究具有极其重要的实际意义。
滚动轴承和齿轮的故障诊断主要依赖于振动信号分析，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对设备状态的实时监测和故障诊断。
随着信号处理技术和人工智能技术的不断进步，滚动轴承和齿轮振动信号分析的方法日趋成熟，为设备的故障诊断提供了有力的技术支持。
本文首先概述了滚动轴承和齿轮的基本结构、工作原理及其在机械设备中的重要地位。
然后重点介绍了振动信号分析的基本原理和方法，包括信号采集、特征提取、模式识别等关键环节。
接着详细阐述了基于振动信号的故障诊断方法，包括传统方法如频谱分析、包络分析等，以及近年来新兴的基于机器学习和深度学习的诊断方法。
对滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的未来发展趋势进行了展望。
基于振动信号的电机轴承故障诊断方法的相关探索
基于振动信号的电机轴承故障诊断方法的相关探索摘要：近年来，随着我国科技的进步，我国机电设备处理技术越来越先进。
电机是现代工业制造中的一项重要驱动设备，这类设备往往组成零件较多，如轴承为电机系统的核心构成部件，其主要作用是减少机械部件之间的消耗摩擦，具有较高的标准性和精度性，使用十分方便。
但轴承属于一种连接部件，一方面来说需要对结构进行支撑，另一方面也会受到机械应力和机械磨损的影响，所以轴承在应用过程中十分容易出现形变或腐蚀，影响轴承的应用，导致其出现故障。
关键词：振动信号；电机轴承；故障诊断；探索方案引言设备状态监测与故障诊断在现代化设备管理与维修中占有重要的地位，也是预防维修的必要条件，其主要技术手段包括振动频谱分析、光谱分析、热成像、声发射、电气信号分析等。
为了满足设备精细化管理需求，防止设备突发故障，提高设备运行可靠性，真正实现由预防性维护向预测性维护转型，最终实现设备故障根源性分析研究的管理模式，设备状态监测与故障诊断技术出现从单一技术分析向多技术融合的趋势发展。
多技术融合的诊断方法对复杂故障诊断提供了多视角的诊断分析，各诊断技术之间形成了相辅相成、互为补充的格局，从而实现降低设备故障率，提高设备综合经济效益的目的。
1基于振动信号下的电机轴承诊断概述振动检测法是一种电机轴承故障中应用最为广泛的主流诊断方案，其主要是对振动信号进行获取并通过振动信号的频率对电机的运行状况进行判断。
首先来说振动信号在获取过程中较为方便，并且振动信号所需要应用的传感器获取价格低廉，具有较高的敏感度，这对于大多数工厂的批量生产来说都有十分重要的意义，能够在有效提高诊断准确率的同时降低生产成本。
而在应用振动信号对电机运行状况进行检查时，振动信号受外界因素影响的状况较低，具有较高的诊断准确性。
相关研究显示，轴承的运行状态与故障诊断中，应用轴承法能够对症状进行明确的同时，避免对轴承的运行造成影响，其价格低廉也获得了较多厂商的信赖。
铁路货车滚动轴承故障诊断方法研究
铁路货车滚动轴承故障诊断方法研究铁路货车作为重要的铁路运输工具，其安全运行对于货运行业的发展至关重要。
而滚动轴承作为货车的重要部件之一，其状态对货车运行的安全性和经济性有着重要的影响。
对铁路货车滚动轴承的故障诊断方法进行研究，对于提高货车的安全性和可靠性具有重要的意义。
本文将介绍铁路货车滚动轴承故障诊断方法的研究。
2. 滚动轴承的故障诊断方法滚动轴承的故障诊断方法主要包括振动诊断、声音诊断、温度诊断、润滑油诊断等多种方法。
这些方法可以单独使用，也可以相互综合使用，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
2.1 振动诊断振动诊断是一种常用的滚动轴承故障诊断方法，通过对轴承振动信号的分析，可以判断轴承的运行状态。
振动诊断主要包括轴承振动加速度、速度和位移的测量和分析。
通过对振动信号的频谱分析、波形分析等手段，可以判断轴承的故障类型和严重程度。
2.2 声音诊断声音诊断是一种通过对轴承工作时产生的声音进行分析，来判断轴承状态的方法。
轴承在工作时会产生一定的声音，当轴承出现故障时，其工作时产生的声音会发生变化。
通过对轴承工作时的声音进行分析，可以判断轴承的故障类型和严重程度。
2.4 润滑油诊断润滑油诊断是一种通过对轴承润滑油的监测和分析，来判断轴承状态的方法。
轴承故障时会产生金属颗粒和磨损粉末，这些颗粒和粉末会污染润滑油。
通过对轴承润滑油中的金属颗粒和磨损粉末进行分析，可以判断轴承的故障类型和严重程度。
3.1 综合诊断方法的优势综合诊断方法可以克服单一故障诊断方法的局限性，对轴承的故障进行全面、准确的诊断。
通过多个参数的综合分析，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，为轴承的维护和保养提供科学依据。
3.2 综合诊断方法的实现综合诊断方法的实现需要通过先进的监测设备和分析技术。
目前，市场上已经有多种先进的轴承故障监测设备，可以对振动、声音、温度和润滑油等多个参数进行监测和分析，实现轴承的综合诊断。
4. 结论铁路货车滚动轴承的故障诊断对于提高货车的运行安全性和经济性具有重要的意义。
滚动轴承故障诊断研究的国内现状与发展方向
滚动轴承故障诊断研究的国内现状与发展方向一、内容综述随着我国工业生产的不断发展，滚动轴承在各个领域得到了广泛的应用。
然而由于长期使用、磨损、过热等原因，滚动轴承故障问题也日益严重，给企业的生产带来了很大的困扰。
因此对滚动轴承故障诊断技术的研究显得尤为重要。
尽管如此我国在滚动轴承故障诊断方面的研究还存在一些不足之处。
首先理论研究相对较少，很多故障诊断方法和技巧还需要进一步验证和完善；其次，现场检测设备和技术水平有待提高，导致很多故障无法得到及时、准确的诊断；缺乏对滚动轴承故障诊断技术的广泛推广和应用，使得许多企业和用户仍然依赖于国外先进的诊断设备和技术。
面对这些挑战，我国滚动轴承故障诊断领域的研究者们正积极探索新的研究方向和发展模式。
一方面加强基础理论研究，提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性；另一方面，加大对现场检测设备的研发力度，降低故障诊断的成本和难度；此外，还要加强国内外交流与合作，推动滚动轴承故障诊断技术的普及和应用。
相信在我国科研人员的不懈努力下，滚动轴承故障诊断技术将会取得更加丰硕的成果。
1. 研究背景和意义随着我国经济的快速发展，各行各业对机械设备的需求越来越大，而滚动轴承作为机械设备中的重要部件，其性能直接影响到设备的稳定性和使用寿命。
然而近年来我国滚动轴承故障诊断技术的研究和应用水平相对较低，导致很多企业在设备运行过程中出现了大量滚动轴承故障，给企业带来了巨大的经济损失。
因此深入研究滚动轴承故障诊断技术，提高我国滚动轴承故障诊断技术的研究和应用水平，具有重要的现实意义和紧迫性。
首先滚动轴承故障诊断技术的研究和应用可以有效地降低企业的维修成本。
通过对滚动轴承故障的及时、准确地诊断，可以避免因故障导致的设备停机、生产中断等严重后果，从而降低企业的维修成本。
同时滚动轴承故障诊断技术的提高还可以延长设备的使用寿命，进一步降低企业的维修成本。
其次滚动轴承故障诊断技术的研究和应用可以提高企业的安全生产水平。
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基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法研究
基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法研究
摘要：滚动轴承作为机械设备中重要的零部件之一，其故障会导致设备停机、损坏等严重后果。
因此，及时准确地判断滚动轴承的故障状态对设备的可靠运行至关重要。
本文基于振动信号分析，研究了滚动轴承故障特征提取方法，以实现对滚动轴承故障的快速准确诊断。
首先，本文介绍了滚动轴承故障的原因和常见的故障模式，包括疲劳裂纹、滚珠脱落、滚针断裂等。
在滚动轴承发生故障时，会引起振动信号的变化，在振动信号中提取故障特征成为故障诊断的重要手段。
其次，本文提出了一种基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法。
该方法首先通过传感器采集滚动轴承的振动信号，然后利用时域分析、频域分析、小波分析等技术对振动信号进行处理。
在时域分析中，可以通过计算振动信号的均值、方差、峰值等参数来提取故障特征。
在频域分析中，可以通过进行傅里叶变换，将振动信号转换到频域，进而提取故障特征。
在小波分析中，可以利用小波变换将振动信号进行分解，并对不同尺度的分量进行分析，从而得到更加详细的故障信息。
进一步，本文还介绍了一些常用的滤波方法，如低通滤波、高通滤波和带通滤波等，用于滤除振动信号中的噪声干扰，提高故障特征的提取精度。
最后，本文通过实验验证了所提出的滚动轴承故障特征提取方法的有效性。
实验中，采用了一台滚动轴承故障仿真装置，通过人工制造不同类型的故障，采集振动信号并进行分析。
实验结果表明，所提出的方法能够准确提取滚动轴承故障特征，
并实现对不同故障模式的区分。
综上所述，本文基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法可为滚动轴承的故障诊断提供有力支持。
未来可以进一步探索更加高效、准确的故障特征提取方法，并结合机器学习等技术，开发智能化的滚动轴承故障诊断系统，实现设备的在线监测和预警，提高设备的可靠性和运行效率。
关键词：振动信号分析；滚动轴承；故障特征提取；时域分析；频域分析；小波分析；滤波方法；故障诊
综合以上研究结果，本文提出的基于振动信号分析的滚动轴承故障特征提取方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的效果。
通过时域分析、频域分析和小波分析等方法，可以有效地提取故障特征，并通过滤波方法去除噪声干扰，提高提取精度。
实验证明，该方法可以准确提取不同类型故障的特征，并实现对故障模式的区分。
未来的研究可以进一步探索更高效、准确的特征提取方法，并结合机器学习等技术开发智能化的故障诊断系统，以实现设备的在线监测和预警，提高设备的可靠性和运行效率。
这将为滚动轴承的故障诊断提供有力支持。