【英文题名】
Research on Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Hilbert-Huang Transform
【作者】
周川 ;
【导师】
伍星 ;
【学位授予单位】
昆明理工大学 ;
【学科专业名称】
机械电子工程
【学位年度】
2010
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
昆明理工大学
【网络出版投稿时间】
2011-04-18
【关键词】
滚动轴承 ;
希尔伯特-黄变换 ;
经验模态分解 ;
形态滤波 ;
支持向量机 ;
【英文关键词】
Rolling Bearing ;
Hilbert-Huang Transform ;
Empirical Mode Decomposition ;
Morphological Filtering ;
Support Vector Machine ;
【中文摘要】
滚动轴承广泛应用于旋转机械,是旋转机械的易损部件。旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关。滚动轴承的故障会导致机器产生异常振动和噪声,甚至会引起机器损坏和造成人员伤亡等重大事故。因此研究滚动轴承故障诊断方法具有十分重要的意义。
滚动轴承故障振动信号具有非平稳特征,工程实际中故障样本数通常较少,使用传统的故障特征提取方法和基于神经网络理论的故障模式识别方法进行滚动轴承故障诊断时效果不太理想。因此,本文利用非平稳信号分析新方法,Hilbert-Huang变换(HHT),并结合形态滤波、二维谱熵以及支持向量机(SVM)等进行了轴承故障特征提取与诊断方法的研究。本文以HHT为理论基础,围绕着HHT理论、故障特征提取方法、模式识别方法和故障特征提取与诊断系统四个主题展开,采用理论研究、仿真与实验验证以及原型系统实现相结合的研究路线,主要研究内容如下：
(1)对HHT理论进行了深入研究,通过将其与典型时频分析方法,如短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换,进行对比分析,验证了HHT分析非平稳信号的有效性与优越性。针对经验模态分解(EMD)的端点效应现象,提出了基于端点极值点估计延拓的改进算法；...
【英文摘要】
Rolling bearing is widely used in rotary machine and liable to be damaged. A lot of faults of rotary machine are related to rolling bearings. Generally, rolling bearing faults lead to abnormal vibration and noise of machines, even cause the damages of machine and casualties. Therefore, it is very important and significant to research fault diagnosis methods of rolling bearing.
Vibration signals of faulty rolling bearing have non-stationary characteristics, and there usually are few fault samples in prac...
【更新日期】
2011-07-01
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