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基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法研究

基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法研究

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作者：杨汉键湖南大学

学位级别：硕士

滚动轴承是机械系统的重要零部件。据统计,超过30%的机械故障均与滚动轴承的失效有关,滚动轴承的好坏直接影响到机械设备的安全性和可靠性。振动信号分析广泛应用于滚动轴承的状态监测,成为最重要的故障诊断分析方法之一。振动信号包含... 详细信息

滚动轴承是机械系统的重要零部件。据统计,超过30%的机械故障均与滚动轴承的失效有关,滚动轴承的好坏直接影响到机械设备的安全性和可靠性。振动信号分析广泛应用于滚动轴承的状态监测,成为最重要的故障诊断分析方法之一。振动信号包含大量与故障有关的成分,故障诊断的目的就是检测这些振动信号变化情况,提取表征振动信号变化的特征,实现故障模式的识别。故障诊断流程包括数据采集、特征提取、故障识别与诊断等。其中,特征提取是故障诊断的关键。传统的特征提取方法有时域分析、频域分析以及时-频域分析。随着机械设备的日益复杂化,早期故障特征常常淹没在噪声信号中,采用上述传统分析方法有时难以有效提取故障特征。因此,有必要研究新的特征提取方法,如图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)。本论文在国家自然科学基金项目―信号共振稀疏分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究‖(项目批准号:51275161)和湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究课题―汽车关键零部件的早期故障诊断与剩余寿命预测技术研究‖(项目编号:71375004)资助下,以谱图理论为基础,结合图信号处理技术和谱分析方法,针对传统特征提取方法的不足,将信号处理理论扩展到图信号处理领域,研究滚动轴承振动信号的图域特征提取方法,并与马氏距离、支持向量机和图拉普拉斯特征向量相关谱等模式识别方法相结合,提出了基于图信号处理的滚动轴承故障特征提取方法。论文的主要研究工作有(1)为有效提取滚动轴承振动信号的故障特征,将GSP引入故障诊断领域,提出了基于路图拉普拉斯算子范数的滚动轴承故障特征提取方法。路图拉普拉斯算子范数是衡量图信号平滑的具体指标。该方法首先根据滚动轴承振动信号构造路图,获得路图信号;再计算路图拉普拉斯算子范数作为轴承故障的特征参数,得到标准特征空间;最后通过待测样本与标准特征空间的马氏距离(Mahalanobis Distance,MD)实现不同故障模式的识别。实测数据分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征,实现不同故障模式的有效识别。为特征提取技术提供了一种不同于传统时域、频域和时频域分析的新途径。(2)为了全面反映滚动轴承振动信号内部结构的复杂性,将图谱指标引入滚动轴承故障特征提取,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先建立滚动轴承振动信号的图域表达,组成原始样本空间;再提取谱指标作为滚动轴承故障特征,组成特征空间;最后通过已知类别样本与测试样本的图拉普拉斯特征向量相关谱矩阵实现不同故障模式的识别。实测数据分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征,实现不同状态样本的有效分类,并且这种方法计算简单、便于观察,提高了故障诊断的效率和可靠性。(3)针对不同故障类型的滚动轴承振动信号具有不同路图结构的特点,将路图拉普拉斯特征值引入滚动轴承故障特征提取,提出了基于路图拉普拉斯特征值的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先选择最能反映图内部信息结构的最大的5个特征值参数组成特征向量,然后利用支持向量机(SVM)实现不同故障状态的模式识别。实验分析结果表明,路图拉普拉斯特征值能够有效反映滚动轴承故障特征,实现不同故障模式的有效识别,是一种有效的滚动轴承故障特征提取方法。本文对图信号处理技术在滚动轴承故障特征提取中的应用进行了深入系统的研究,将图信号处理技术分别应用于滚动轴承故障的特征提取、特征选择和模式识别,提出了基于图信号处理的滚动轴承故障诊断方法。本文研究思路和方法能有效应用于滚动轴承的故障诊断,在旋转机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

关键词：路图谱图理论拉普拉斯算子范数拉普拉斯矩阵谱指标拉普拉斯特征向量相关谱特征提取滚动轴承

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