滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断_陈果

《滚动轴承复合故障的智能诊断系统研究》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，滚动轴承作为机械设备的重要部件，其故障诊断显得尤为重要。

由于多种因素影响，滚动轴承可能会出现复合故障，如内外圈故障、滚动体故障、保持架磨损等。

这些故障若不及时发现和处理，可能导致设备停机、损坏甚至引发安全事故。

因此，研究滚动轴承复合故障的智能诊断系统，对于提高设备运行可靠性、减少维修成本和保障人员安全具有重要意义。

二、研究背景与意义近年来，随着传感器技术和人工智能技术的快速发展，滚动轴承故障诊断技术得到了广泛关注。

传统的故障诊断方法主要依靠人工经验和专业知识，但面对复杂的复合故障，人工诊断存在效率低、准确性差等问题。

因此，研究智能诊断系统，利用机器学习和深度学习等技术，实现滚动轴承复合故障的自动识别和诊断，对于提高诊断效率和准确性具有重要意义。

三、智能诊断系统设计1. 系统架构设计：本智能诊断系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和诊断输出层。

其中，数据采集层负责采集滚动轴承的振动、温度等信号；数据处理层对采集的数据进行预处理和特征提取；模型训练层采用机器学习和深度学习算法对提取的特征进行训练，构建故障诊断模型；诊断输出层根据诊断模型输出故障类型和严重程度。

2. 数据采集与预处理：通过安装传感器，实时采集滚动轴承的振动、温度等信号。

针对采集的数据，进行去噪、滤波等预处理操作，提取出有用的特征信息。

3. 特征提取与模型训练：采用信号处理技术和机器学习算法，从预处理后的数据中提取出能够反映轴承状态的特征。

然后，利用这些特征训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，构建故障诊断模型。

4. 诊断输出与优化：根据训练好的诊断模型，对滚动轴承进行故障诊断，输出故障类型和严重程度。

同时，通过反馈机制对诊断结果进行优化，不断提高诊断准确性和效率。

四、实验与分析1. 数据来源与实验环境：本研究所用的数据来自实际工业现场的滚动轴承数据集。

滚动轴承故障诊断方法综述摘要：机械装备的安全运行对于现代工业发展具有重要的现实意义，同时也能有效保障人员安全和降低企业经济损失，因此相关的设备故障诊断技术也得到极大关注。

轴承作为机械装备特别是旋转机械设备中的重要基础部件，各种复杂工况下，容易发生滚动体变形、磨损、腐蚀、裂缝等各种形式的缺陷，因此如何实现对滚动轴承的故障检测和识别具有重要的意义。

关键词：机械；滚动轴承；故障诊断引言轴承故障诊断主要采用的手段是获取设备的振动信号、声发射信号、电磁信号、超声信号等，通过一定的手段从这些信号之中获得轴承的相关故障信息。

通常所采集得到的信号不能直接作为模式识别工具的输入数据，因为这些原始信号不仅数据量大同时对于轴承所处的工况比较敏感，需要对采集的数据进一步处理。

从某种意义上讲，机械故障诊断可视为一个故障模式识别过程，模式识别技术的发展对于机械故障诊断技术的发展有着直接的影响。

通过设计合理的模式分类器来进行故障模式识别是故障诊断的又一关键步骤[2]。

目前在轴承故障诊断领域主要采用统计模式识别方法和人工智能识别方法两大类。

随着人工智能技术的不断发展，为解决滚动轴承的故障诊断问题提供了新的手段和方法，本文主要针对滚动轴承故障模式识别方面的研究工作进行综述，并给出相关的研究趋势。

1基于贝叶斯推理的故障模式识别技术首先采用小波包分解得到峭度特征量；然后，采用主成分分析法、核主成分分析法等降维方法选择合适的特征量，最后将选择的特征量送入到朴素贝叶斯分类器和线性判别分析模型（LDA）中，从而实现对轴承的故障进行分类。

基于红外图像分割的旋转机械故障诊断方法，首先采用图像分割算法对红外图像进行特征提取，然后采用特征融合算法进行故障特征融合，最后将融合后的特征量分别作为朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类模型的输入量，对这两种识别模型进行训练并将训练后的模型用于故障识别。

实验结果表明该算法具有故障模式识别分类准确度高、速度快等优势。

目录摘要 (3)第1章绪论 (4)1.1滚动轴承故障诊断技术的发展现状 (4)1.2滚动轴承故障诊断技术的发展趋势 (6)1.3滚动轴承诊断基础 (7)1.3.1滚动轴承的常见故障形式 (7)1.3.2滚动轴承的诊断方法 (8)1.4本课题的研究意义和内容 (9)第2章滚动轴承振动机理 (11)2.1滚动轴承的基本参数 (11)2.1.1滚动轴承的典型结构 (11)2.1.2滚动轴承的特征频率 (11)2.1.3滚动轴承的固有频率 (13)2.2滚动轴承故障诊断常用参数 (14)2.2.1时间领域有量纲特征参数 (14)2.2.2时间领域的无量纲特征参数 (15)2.2.3频率领域的无量纲特征参数 (16)第3章滚动轴承故障诊断实验系统及实验方案 (17)3.1滚动轴承故障诊断实验系统 (17)3.1.1滚动轴承故障实验机械平台 (18)3.1.2设备的组成: (19)3.1.3设备的主要参数: (19)3.1.4实验平台信号采集及故障诊断系统 (21)3.2实验方案 (23)3.2.1轴承的故障状态 (23)3.2.2实验步骤 (23)第4章实验的操作过程及数据的提取 (25)4.1装拆轴承 (25)4.1.1实验前期准备 (25)4.1.2试机 (25)4.1.3拆卸并安装轴承 (25)4.2信号的采集过程 (27)4.2.1前期准备 (27)4.2.2数据采集过程 (28)4.3数据信号的处理过程 (30)第5章结论 (35)致谢 (36)参考文献 (37)旋转机械故障诊断特征参数的提取摘要：本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障(外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤)的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常用的特征参数。

通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征。

本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述，本文所提出的方法不仅仅适用滚动轴承故障的诊断，还可推广适用旋转机械其它故障的诊断。

基于CF特征提取与MBA-SVDD的滚动轴承故障诊断
张训杰;袁毅;李贤均;张敏
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2022(50)1
【摘要】针对滚动轴承振动信号呈现出的非平稳特性以及早期故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解与时域、频域值混合的特征提取方法,并利用改进蝙蝠算法(MBA)优化支持向量数据描述(SVDD)的参数,实现对滚动轴承的故障诊断。

采用该方法对正常振动信号进行变分模态分解,得到模态函数;利用奇异值分解进一步提取模态函数的模态特征,同时提取信号的时域、频域特征与模态特征构造混合特征(CF)实现特征提取;利用改进蝙蝠算法(MBA)对SVDD核函数宽度进行参数寻优,进而构建CF-MBA-SVDD故障诊断模型。

利用该模型对不同工况下滚动轴承的各类振动信号进行故障诊断,整体故障识别率均优于其他对比算法。

对全寿命周期轴承实验数据进行诊断分析,结果表明:该模型能够较早预警轴承故障,验证了该方法的可靠性和有效性。

【总页数】7页(P182-188)
【作者】张训杰;袁毅;李贤均;张敏
【作者单位】西南交通大学机械工程学院;轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TH165.3;TH133.3
【相关文献】
1.基于多尺度基本熵的CFS聚类滚动轴承故障诊断
2.基于IMF特征提取的滚动轴承故障诊断
3.基于图建模特征提取的滚动轴承故障诊断
4.基于TET瞬态特征提取的滚动轴承早期故障诊断研究
5.基于深度特征提取神经网络的滚动轴承故障诊断
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滚动轴承寿命预测与故障诊断滚动轴承是机械传动系统中常用的一种关键零部件，因其结构简单、可靠性高、运转稳定等特点被广泛应用于工业制造、交通运输、航天航空等领域。

然而，在长期的使用中，由于负载、转速、温度等因素的影响，滚动轴承很容易出现各种故障，严重影响机械设备的正常性能。

因此，预测滚动轴承的寿命并对其故障进行诊断具有极其重要的意义，不仅能够减少机器设备的维修成本，更能提高机器设备的运行效率和安全性。

一、滚动轴承寿命预测的基本理论滚动轴承寿命预测是指通过对滚动轴承在特定工况下的运行情况进行数学模型建立和系统分析，来预测滚动轴承在未来一段时间内的使用寿命。

其基本理论是寿命公式理论，即基于统计学原理，通过对有限数量的试验数据进行分析，来估计大量相似产品的寿命。

该理论最早由Weibull提出，现广泛应用于各种设备的寿命预测中。

滚动轴承的寿命是指在一定的负载、转速、温度等工况条件下，维持基本性能的使用寿命。

通常将运转时间作为寿命评定标准，其评定方法有两种，即L10寿命和L50寿命。

其中L10寿命是指在有10%以上的滚动轴承失败的情况下所需要的运转时间，L50寿命则是指在有50%以上的滚动轴承失败的情况下所需的运转时间。

滚动轴承寿命预测的方法一般有以下几种：1、基于模型的预测法该方法是在通过对相关参数的观测和测量得到大量样本数据的基础上，建立滚动轴承故障模型，对其进行数学分析和计算，从而提出一定的预测理论。

该方法的优点是可以快速准确地预测滚动轴承的寿命，缺点是在模型建立过程中，需要考虑多种因素的影响，模型的建立难度较高。

2、基于统计模型的预测法该方法是通过统计分析大量实测数据，确定影响滚动轴承寿命的关键因素，建立相应的统计模型，并通过多种分析方法，包括生存分析、半参数估计和回归分析等来预测滚动轴承的寿命。

该方法的优点是具有较强的实用性和普适性，但缺点是要求样本数据的质量和数量均较高，在实际操作中要具备较为广泛的背景知识和大量的经验。

滚动轴承故障诊断1（之国外专家版）滚动轴承故障现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。

一般说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。

通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。

但是，多年的实践经验表明，只有10%以下的轴承能够运行到设计寿命年限。

而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中或“卡住”等装配失误，还有20%的失效是由过载使用或制造上缺陷等其它原因所致。

如果机器都进行了精确对中和精确平衡，不在共振频率附近运转，并且轴承润滑良好，那么机器运行就会非常可*。

机器的实际寿命也会接近其设计寿命。

然而遗憾的是，大多数工业现场都没有做到这些。

因此有很多轴承都因为磨损而永久失效。

你的工作是要检测出早期症状并估计故障的严重程度。

振动分析和磨损颗粒分析都是很好的诊断方法。

1、频谱特征故障轴承会产生与1X基频倍数不完全相同的振动分量——换言之，它们不是同步的分量。

对振动分析人员而言，如果在振动频谱中发现不同步分量那么极有可能是轴承出现故障的警告信号。

振动分析人员应该马上诊断并排除是否是其它故障引起的这些不同步分量。

如果看到不同步的波峰，那极有可能与轴承磨损相关。

如果同时还有谐波和边频带出现，那么轴承磨损的可能性就非常大——这时候你甚至不需要再去了解轴承准确的扰动频率。

2、扰动频率计算有四个与轴承相关的扰动频率：球过内圈频率（BPI）、球过外圈频率（BPO）、保持架频率（FT）和球的自旋频率（BS）。

轴承的四个物理参数：球的数量、球的直径、节径和接触角。

其中，BPI 和BPO的和等于滚珠/滚柱的数量。

例如，如果BPO等于3.2 X，BPI等于4.8 X，那么滚珠/滚柱的数量必定是8。

轴承扰动频率的计算公式如下：注意：BS的值可能会加倍，因为所给的公式针对的是球撞击内圈或外圈的情况。

如果有庇点的滚球/滚柱同时撞击内圈和外圈，那么其频率值应该加倍。

需要说明的是由于受到各种实际情况如滑动、打滑、磨损、轴承各参数的不精确（如直径可能不完全精确）等的影响，我们所计算出来的频率值可能会与真实值有小范围的差异。

《基于深度学习滚动轴承故障诊断算法研究》篇一一、引言滚动轴承作为旋转机械的重要部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。

因此，对滚动轴承的故障诊断具有重要的实际意义。

传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和专业知识，但这种方法存在主观性、效率低下等问题。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法逐渐成为研究热点。

本文旨在研究基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法，以提高故障诊断的准确性和效率。

二、深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用深度学习是一种能够从大量数据中自动提取特征信息的方法，其具有强大的表示学习能力。

在滚动轴承故障诊断中，深度学习算法可以自动学习从原始信号中提取有用的特征信息，进而实现故障的自动诊断。

目前，深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用主要包括以下几个方面：1. 信号处理：利用深度学习算法对原始信号进行降噪、去噪等预处理，以提高信号的信噪比和可解释性。

2. 特征提取：利用深度学习算法从原始信号中自动提取出与故障相关的特征信息，避免传统方法中人工提取特征的繁琐过程。

3. 分类诊断：利用深度学习算法对提取出的特征进行分类和诊断，实现故障的自动识别和诊断。

三、基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法研究本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的滚动轴承故障诊断算法。

该算法结合了CNN和LSTM的优点，可以有效地从原始信号中提取出与故障相关的特征信息，并实现高精度的故障诊断。

具体而言，该算法包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始信号进行降噪、去噪等预处理，以提高信号的信噪比和可解释性。

2. 特征提取：利用CNN从原始信号中自动提取出与故障相关的特征信息。

CNN具有强大的特征提取能力，可以从原始信号中提取出有用的特征信息。

3. 特征序列化：将提取出的特征信息转化为LSTM可以处理的序列形式。

LSTM具有捕捉时间序列信息的能力，可以有效地处理具有时间相关性的数据。

滚动轴承故障诊断文献综述滚动轴承故障诊断文献综述[ 2008-4-2 14:38:00 | By: mp2 ]推荐文献综述——滚动轴承故障诊断1.前言滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械零件，它是机器最易损坏的零件之一。

据统计。

旋转机械的故障有30,是由轴承引起的。

可见轴承的好坏对机器的工作状况影响很大。

轴承故障诊断就是要通过对能够反映轴承工作状态的信号的测取，分析与处理，来识别轴承的状态。

包括以下几个环节:信[1]号测取;特征提取;状态识别:故障诊断;决策干预。

滚动轴承故障诊断传统的分析方法有冲击脉冲法，共振解调法，倒频谱分析技术。

在现代分析方法中，小波分析是最近几年才出现井得以应用和发展的一种时—频信号分析方法。

它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点(用它分析非平稳信号比传统的傅里叶分析更为最著。

由于滚动轴承的故障信号中禽有非稳态成分，所以刚小波分析来处理其振动信号(可望获得更为有效的诊断特征信息[2]。

滚动轴承故障的智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数有机地结合起来进行综合分析的故障诊断技术。

2.故障信号诊断方法2.1冲击脉冲法(spm)SPM技术(Shock Pulse Method)，是在滚动轴承运转中，当滚动体接触到内外道面的缺陷区时，会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号，会激起SPM 传感器的共振，共振波形一般为20kHz,60kHz，包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。

SPM 方法是根据这一反映冲击力大小的脉冲序列来判断轴承状态的。

此种方法目前被公认为对诊断滚动轴承局部损伤故障工程实用性最强的。

此方法虽然克服了选择滤波中心频率和带宽的困难，但这种固定中心频率和带宽的方法也有其局限性，因为，一些研究结果表明，滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是固定不变的，在故障的不同阶段可能激起不同结构的共振响应,而不同部位的故障(内、外圈、滚子)也会激起不同频率结构的共振响应。

《基于深度学习滚动轴承故障诊断算法研究》篇一一、引言滚动轴承作为旋转机械的重要部件，其故障诊断对于保障设备的正常运行具有重要意义。

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索其在滚动轴承故障诊断领域的应用。

本文旨在研究基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法，以提高诊断的准确性和效率。

二、相关研究综述近年来，滚动轴承故障诊断的方法主要有传统的信号处理方法、基于模型的诊断方法和基于数据驱动的诊断方法。

其中，基于数据驱动的深度学习诊断方法因其在特征提取和分类方面的优异性能而备受关注。

目前，深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用主要集中在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型上。

这些模型可以有效地提取轴承振动信号中的时频域特征，提高故障诊断的准确率。

三、深度学习算法在滚动轴承故障诊断中的应用3.1 数据集与预处理本研究采用某大型企业提供的滚动轴承故障数据集。

首先，对原始振动信号进行降噪处理，以提高信号的信噪比。

然后，将处理后的信号划分为训练集和测试集，用于训练和验证深度学习模型。

3.2 模型构建与训练本研究采用卷积神经网络（CNN）作为主要的诊断模型。

在模型构建过程中，通过调整网络结构、卷积层数、滤波器数量等参数，以优化模型的性能。

在训练过程中，采用梯度下降算法对模型进行优化，以提高模型的诊断准确率。

3.3 特征提取与分类CNN模型可以自动提取轴承振动信号中的时频域特征。

通过训练，模型可以学习到不同故障类型对应的特征表示，从而实现故障分类。

在分类过程中，采用softmax函数对输出层进行归一化处理，以得到各故障类型的概率分布。

四、实验结果与分析4.1 实验设置实验采用十折交叉验证的方法，将数据集划分为十份，其中九份用于训练，一份用于测试。

重复该过程十次，以得到更可靠的实验结果。

实验环境为高性能计算机，配置了适当的深度学习框架和硬件资源。

4.2 实验结果实验结果表明，基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法在各故障类型上的诊断准确率均有所提高。

滚动轴承故障智能诊断方法的研究与实现的开题报告一、研究背景随着机械制造工程的快速发展，滚动轴承的应用逐渐普及，大大提高了机械设备的效率和稳定性。

然而，滚动轴承在使用过程中难免会出现故障，不良的维护和更换会对生产造成严重影响。

因此，针对滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现对于提高机械设备的运行效率和可靠性具有十分重要的作用。

二、研究内容本研究的主要内容包括滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现。

具体而言，包括以下几个方面：1. 搜集和整理目前滚动轴承故障诊断相关的研究文献，以了解目前该领域的研究现状和存在的问题。

2. 建立滚动轴承故障的数学模型，对滚动轴承在不同工况下的运行状态进行仿真模拟。

3. 对滚动轴承运行过程中的振动信号进行采集和处理，提取出与滚动轴承故障相关的特征参数。

4. 结合滚动轴承故障特征参数，利用支持向量机等机器学习算法进行建模和分类，实现滚动轴承故障的自动诊断。

5. 通过实验验证，对所提出的滚动轴承故障智能诊断方法的准确性和可行性进行评估，为实际应用提供理论和技术支持。

三、研究意义滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现对于提高机械设备的运行效率和可靠性具有重要意义。

具体而言，具有以下几个方面：1. 提高滚动轴承的运行效率，减少因故障引起的停机时间和损失。

2. 全面监测滚动轴承的运行状态，避免因未及时发现故障而导致设备损坏。

3. 为企业节约维护成本，提高设备的稳定性和可持续发展能力。

四、研究方法本研究采用文献调研、数学建模、信号采集和处理、机器学习等方法进行研究和实现。

五、研究进度安排本研究预计在三年内完成，进度安排如下：第一年：搜集和整理文献，建立滚动轴承的数学模型和信号采集处理系统。

第二年：提取滚动轴承故障特征参数，并利用机器学习算法进行建模和分类。

第三年：通过实验验证，对所提出的滚动轴承故障智能诊断方法的准确性和可靠性进行评估。

六、预期成果本研究的预期成果包括：1. 滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现。