遗传算法在滚动轴承复合故障诊断中的应用

"这篇论文是关于基于遗传算法的滚动轴承复合故障诊断的研究，发表于2010年的《振动与冲击》杂志第29卷第6期，由骆志高、陈保磊、庞朝利和陈鹏共同撰写。文章探讨了如何利用遗传算法优化特征参数，结合逐次诊断理论，来解决汽车变速箱中滚动轴承在变工况下的复合故障诊断问题。" 论文主要围绕滚动轴承的故障诊断展开，尤其是对外圈和滚动体复合故障的识别。作者首先建立了一个具体的故障模型，模拟了滚动轴承外圈与滚动体各有一点损伤的情况。通过分析这种损伤模型的振动特性，他们发现可以利用遗传算法的优化能力，自动寻找最佳的特征参数。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化方法，能有效搜索解决方案空间，找到最优或接近最优的特征参数。 在特征参数优化后，论文进一步引入了逐次诊断理论。这种方法允许逐步排除可能的故障原因，从而更准确地定位滚动轴承的复合故障。在变工况条件下，即轴承的工作条件发生变化时，这种诊断方法显得尤为重要，因为它能适应不同的工作状态，提供可靠的故障识别。 滚动轴承作为汽车变速箱的关键组件，其性能直接影响到整个传动系统的稳定性。由于复合故障的复杂性，诊断方法的研究对于预防和减少设备故障、延长轴承寿命具有重要意义。论文中提出的遗传算法优化结合逐次诊断的方案在实际应用中显示出了高效性和准确性。 文章还详细描述了单个滚动体损伤点产生的脉冲力表达式，通过数学模型分析了损伤对脉冲力的影响，以及如何通过载荷分布和脉冲力方向来表征这些影响。这些理论分析为后续的故障诊断提供了基础。 这篇论文不仅提供了滚动轴承复合故障诊断的新思路，而且展示了遗传算法在工程问题解决中的潜力。这一研究对于滚动轴承故障诊断技术的发展，以及提升工业设备的可靠性和维护效率有着积极的推动作用。