滚动轴承故障诊断：时域特征值分析与BP神经网络识别

本文主要探讨的是"时域特征值提取在滚动轴承故障诊断中的应用"。在现代工业环境中，滚动轴承的故障诊断是一项关键任务，因为它直接影响设备的运行效率和可靠性。本文首先介绍了滚动轴承故障诊断系统的构成，其中包括传感器采集振动信号，经过电荷放大器放大部分，然后数字化并输入计算机。在Matlab环境下，作者运用时域和频域分析技术来提取特征向量，这些向量对于区分正常轴承和故障轴承至关重要。 其中，振动数据处理的核心环节之一是信号预处理，特别是零均值化。零均值化处理是通过对信号去除其平均值，消除直流分量带来的干扰，使得频谱分析更为准确。文章指出，如果不进行这一步骤，直流信号可能导致频谱分析中的错误，尤其是在特定频率点的分析结果上。 时域特征值提取是另一个关键步骤，通过比较故障轴承和正常轴承的时域原始图，可以直观地观察到故障引起的振动峰值增大。在时域分析中，研究者关注的参数包括信号的均值、方差和均方根值。均值作为静态特性，反映随机过程的中心趋势；方差则衡量了随机过程的波动程度，是动态特性；均方根值则提供了信号相对于零值的波动信息，这对于判断轴承的健康状态非常有用。 使用BP神经网络进行模式识别是整个诊断系统的重要部分，它能根据提取的特征向量对轴承状态做出准确的判断，实现故障类型的智能识别。通过这种方法，可以显著提高滚动轴承故障诊断的精度和效率，提前预警可能的故障，从而降低停机时间和维护成本。 这篇文章深入探讨了时域特征值提取在滚动轴承故障诊断中的实际应用，包括数据预处理、特征提取以及神经网络在模式识别中的作用，为相关领域的研究者和工程师提供了一种实用的故障诊断策略。