滚动轴承故障诊断：频域特征值与BP神经网络

该文研究了滚动轴承的故障诊断，主要关注通过频域特征值提取进行故障识别。文中提到了不同状态（故障和正常）轴承的频域特征值，包括不同频率范围内的具体数值，以及一系列样本数据。此外，文章还介绍了诊断系统的工作流程，涉及信号预处理、特征提取和BP神经网络的模式识别。 滚动轴承故障诊断的研究是机械设备健康管理的重要组成部分。通过对滚动轴承的振动信号进行监测和分析，可以提前发现潜在的故障，减少设备停机时间和维修成本。文中提到的诊断系统采用了如下步骤： 1. 信号采集与放大：通过传感器获取轴承振动信号，然后通过电荷放大器增强信号，接着使用A/D转换器将其转换为数字信号，便于计算机处理。 2. 数据处理：在计算机中使用Matlab软件进行时域和频域分析，提取特征向量。这包括信号的预处理，如零均值化，以消除直流分量的影响，确保频谱分析的准确性。 3. 特征值提取：在频域中，使用快速傅里叶变换(FFT)进行分析，提取关键的频域特征值。在时域中，关注的是信号的均值、方差和均方根值等，这些特征有助于区分故障和正常轴承的状态差异。 4. 模式识别：利用BP神经网络对提取的特征向量进行训练和识别，判断轴承是否处于故障状态。 在提供的样本数据中，展示了不同状态轴承的频域特征值，比如G201到G2010代表故障轴承，Z201到Z2010代表正常轴承。这些数值可以反映出轴承振动信号在特定频率范围内的强度，有助于识别故障模式。 时域特征值提取是另一种重要的分析手段。通过比较故障轴承和正常轴承的时域图形，可以看到故障轴承通常表现出更大的振动峰值，这反映了设备的异常状态。时域特征，如均值、方差和均方根值，能提供关于信号波动和稳定性的信息，对故障诊断非常有价值。 滚动轴承故障诊断依赖于振动信号的分析，通过频域和时域特征值的提取，结合先进的模式识别技术，能够有效地识别和预测轴承的健康状况，从而实现设备的智能维护。