基于振动信号分析的智能滚动轴承故障诊断方法研究

基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断研究 本文主要介绍了基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断方法的研究。滚动轴承作为现代机械设备中最重要的零部件之一，一旦发生故障会影响到整个设备的性能，甚至设备所处整条生产线的安全。因此，及时掌握滚动轴承的故障位置和损伤程度，对设备状态的监控和维护至关重要。 本文的研究对象是滚动轴承，通过分析滚动轴承的基本结构和故障类型，研究了滚动轴承在不同故障类型下的运行振动机理和振动信号特征。为了解决滚动轴承故障位置和损伤程度难以迅速精准确定的问题，本文提出了一种基于振动信号分析的诊断方法。 该方法使用 Matlab 对不同状态的振动信号进行多重分形去趋势波动分析（MFDFA 方法），选取出灵敏度及稳定度最好的两种多重分形谱参数作为故障特征值，并输入到 Matlab 内置分类器中进行计算机学习与分类诊断。通过仿真试验和应用实例试验验证了该方法的有效性，提高了现有故障诊断技术的效率。 本文的创新之处在于仅使用振动信号片段即可完成对滚动轴承故障类型从分析到诊断的全部流程，检测工具易获得易使用，不需添加设备或开发新系统，最大程度上节约成本，且诊断方法具有很高的普适性，适用范围广，可以直接应用于实际工业生产中。 本文的研究结果可以应用于滚动轴承的故障诊断，提高设备的可靠性和安全性，减少设备的停机时间和维护成本，为工业生产和设备维护提供了重要的技术支持。 知识点： 1. 滚动轴承的基本结构和故障类型 2. 振动信号分析在滚动轴承故障诊断中的应用 3. 多重分形去趋势波动分析（MFDFA 方法）的原理和应用 4. Matlab 在滚动轴承故障诊断中的应用 5. 故障特征值的提取和分类诊断方法 6. 滚动轴承故障诊断方法的优化和应用 7. 基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断方法的创新之处和优势 本文的研究结果为滚动轴承的故障诊断提供了一种新的方法和技术支持，具有很高的实用价值和应用前景。