框图图适应值函数变化曲线图网络训练误差曲线万方数据表清单表实验用轴承结构参数轴承型号表实验用轴承故障特征频率表时域统计参数表分量能量分布训练样本部分表神经网络参数设定表结合神经网络输出结果表结合神经网络输出结果表结合神经网络输出结果表不同转速下网络训练测试结果万方数据中国计量学院硕士学位论文绪论课题背景及意义滚动轴承是现代工业设备中应用最为普遍机械部件之，其工作状态直接影响到整台设备精度可靠性及寿命等机械性能。由于本身结构特点及其安装制造加工等因素，滚动轴承极容易出现故障。旋转机械故障中由振动引起故障约占，其中振动故障是由传动系统中最关键部件轴承引起。因此，通过机械故障监测和诊断技术对轴承制造质量进行评估具有重要理论及现实意义，这也是国内外工程技术领,万方数据,万方数据目次摘要目次图和附表清单绪论课题背景及意义国内外研究现状滚动轴承故障诊断技术故障特征提取方法模式识别方法本文主要研究内容滚动轴承故障机理及振动特性研究滚动轴承故障形式及成因滚动轴承振动基本参数滚动轴承故障诊断实验系统滚动轴承振动信号特征分析时域参数统计时频域分析本章小结基于随机共振早期故障识别随机共振相关理论经典随机共振理论非经典随机共振理论随机共振模型双稳随机共振模型单稳随机共振模型变尺度级联随机共振变尺度随机共振级联效应分析万方数据应用实例仿真信号研究实测信号研究本章小结基于滚动轴承故障特征提取分解方法分解方法分解抗混叠研究包络分析法消噪下滚动轴承早期故障特征提取单点故障仿真分析耦合故障仿真分析单点故障实例分析耦合故障实例分析本章小结基于神经网络轴承故障诊断人工神经网络神经网络神经网络轴承故障特征向量构建神经网络和神经网络性能分析网络性能分析网络性能分析遗传算法优化网络轴承故障诊断本章小结总结与展望全文总结展望作者简介万方数据图清单图滚动轴承故障诊断方案图滚动轴承故障形式及成因图滚动轴承振动产生机理图典型滚动轴承图滚动轴承几何参数图滚动轴承振动检测试验平台图滚动轴承振动测试系统图故障轴承实物图图测试系统数据采集界面图时域统计参数图正常状态滚动轴承振动信号时频域图图内圈故障滚动轴承振动信号时频域图图外圈故障滚动轴承振动信号时频域图图滚动体故障滚动轴承振动信号时频域图图外圈滚动体耦合故障滚动轴承振动信号时频域图图信噪比随噪声强度变化图图时对称双势阱曲线图时双势阱曲线图单势阱曲线图变尺度随机共振系统图变尺度系统输入输出时域波形及频谱图图级联单稳随机共振系统图二级变尺度系统输出时域波形及频谱图图加噪冲击信号时域波形及频谱图图级单稳系统输出时域波形及频谱图图二级单稳系统输出时域波形及频谱图图轴承正常外圈故障仿真单稳随机共振输出对比图轴承正常外圈故障实测单稳随机共振输出对比图方法分解流程图图方法分解流程图万方数据图仿真信号及其个分量时域波形图仿真信号分解结果图仿真信号分解结果图仿真信号小波包分解结果图内圈早期故障仿真信号时域波形图输出后内圈早期故障仿真信号时域波形图内圈早期故障仿真信号及解调谱图输出后内圈早期故障仿真信号及解调谱图耦合早期故障仿真信号时域波形图输出后耦合早期故障仿真信号时域波形图早期耦合故障仿真信号及解调谱图输出后早期耦合故障仿真信号及解调谱图内圈磨损信号时域波形图输出后内圈磨损信号时域波形图内圈磨损信号及解调谱图输出后内圈磨损信号及解调谱图耦合磨损信号时域波形图输出后耦合磨损信号时域波形图耦合磨损信号及解调谱图输出后耦合磨损信号及解调谱图神经网络模型图神经元模型图径向基函数图形图神经网络模型图基于神经网络轴承故障诊断过程图不同状态下轴承能量特征值对比图网络训练误差曲线图网络训练误差曲线图遗传算法流程框图图适应值函数变化曲线图网络训练误差曲线万方数据表清单表实验用轴承结构参数轴承型号表实验用轴承故障特征频率表时域统计参数表分量能量分布训练样本部分表神经网络参数设定表结合神经网络输出结果表结合神经网络输出结果表结合神经网络输出结果表不同转速下网络训练测试结果万方数据中国计量学院硕士学位论文绪论课题背景及意义滚动轴承是现代工业设备中应用最为普遍机械部件之，其工作状态直接影响到整台设备精度可靠性及寿命等机械性能。由于本身结构特点及其安装制造加工等因素，滚动轴承极容易出现故障。旋转机械故障中由振动引起故障约占，其中振动故障是由传动系统中最关键部件轴承引起。因此，通过机械故障监测和诊断技术对轴承制造质量进行评估具有重要理论及现实意义，这也是国内外工程技术领永刚等级联双稳随机共振系统非线性滤波特性吉林大学学报工学版雷亚国,韩冬,林京等自适应随机共振新方法及其在故障诊断中应用机械工程学报李强,王太勇,冷永刚等基于变步长随机共振弱信号检测技术天津大学学报袁泉单稳态随机共振在微弱信号检测中应用研究成都电子科技大学,陈长征,胡立新,周勃等设备振动分析与故障诊断技术北京科学出版社张飞,何雅琴,张珂改进网络在煤矿通风系统故障检测中应用工矿自动化李宝栋,宿忠娥,吴晓红等基于神经网络电火花成形加工电参数优化工业仪表与自动化装置,高瑞鹏,尚春阳,江航遗传算法结合小波神经网络轮轨扁疤故障检测方法西安交通大学学报,万方数据中国计量学院硕士学位论文,范彬,胡茑庆,张晓飞耦合随机共振阵列集合平均增强效应仪器仪表学报冷永刚,王太勇,郭焱等级联双稳系统随机共振特性物理学报陈敏,胡茑庆,秦国军等参数调节随机共振在机械系统故障早期检测中应用机械工程学报赵军,赖欣欢,孔明等双频信号作用下单稳随机共振数值研究噪声与振动控制,焦彦军,胡春基于改进方法数字滤波器电力自动化设备陈略,訾艳阳,何正嘉噪声协助维谱信号抗混分解与特征提取振动与冲击,万方数据中国计量学院硕士学位论文夏均忠,刘远宏,李树珉等应用变换和提取变速器齿轮故障特征振动与冲击刘浩,白振兴网络实现及应用研究现代电子技术种基于遗传神经网络智能容错滤波算法宇航学报万方数据作者简介姓名崔颖，性别女，民族汉，出生年月，籍贯浙江省衢州市。至中国计量学院电子信息工程学士至中国计量学院精密仪器及机械硕士。参加项目浙江省公益性应用研究计划项目“基于随机共振齿轮箱隐性早期故障智能诊断系统”。国家自然科学基金“基于齿面跟随技术特大齿轮测量方法研究”。攻读硕士学位期间发表学术论文崔颖,赵军,赖欣欢基于和变尺度随机共振轴承故障诊断测控技术赵军,崔颖,刘维,赖欣欢基于随机共振和轴承故障诊断北京工业大学学报已录用崔颖,赵军,孔明基于小波解调齿轮故障诊断方法机械传动,万方数据基于振动分析滚动轴承早期故障诊断研究作者崔颖学位授予单位中国计量学院引用本文格式崔颖基于振动分析滚动轴承早期故障诊断研究学位论文硕士硕士学位论文基于振动分析滚动轴承早期故障诊断研究作者崔颖导师赵军教授学科精密仪器及机械中国计量学院二〇四年三月万方数据,万方数据中图分类号学校代码密级公开硕士学位论文基于振动分析滚动轴承早期故障诊断研究作者崔颖导师赵军教授申请学位工学硕士培养单位中国计量学院学科专业精密仪器及机械研究方向机械故障诊断二〇四年三月万方数据独创性声明本人声明所呈交学位论文是本人在导师指导下进行研究工作和取得研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过研究成果，也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构学位或证书而使用过材料。与我同工作同志对本研究所做任何贡献均已在论文中作了明确说明并表示了谢意。学位论文作者签名签字日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解中国计量学院有关保留使用学位论文规定。特授权中国计量学院可以将学位论文全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文复印件和磁盘。保密学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名导师签名签字日期年月日签字日期年月日万方数据致谢首先衷心感谢我父母和家人，他们直在背后默默支持我，家人支持给我了前进动力和勇气。在杭州求学年时光里，特别感谢我叔叔和舅舅无论从生活上还是学习上都给了我极大关怀和鼓励。衷心感谢我导师赵军教授在我读研期间所给予关心和帮助，赵老师渊博学识高瞻远瞩学术思想认真负责工作态度以及诲人不倦育人精神给我留下了难以磨灭印象，值得我终身学习。同时也真诚地感谢郭天太，孔明王道档刘维等老师指导和帮助，本论文写作过程中，郭老师承担了我论文实际指导工作，从写作提纲到多次指出稿件中具体问题等各个方面，全方位严格把关，循循善诱，在此我表示衷心感谢。再次感谢曾和我同奋斗师兄师姐，管清岩侯蕊赖欣欢陈允睿汪晨李相臣，同届王晓晓邹慧王欢赵超杰邓兴拓以及师弟师妹们，宋玉倩韩欢欢何洋洋曹丽霞李林峰王福民等，我会永远记住这段美好时光。另外，还要感谢所有帮助过我老师同学们，特别是我宿舍同学邵丹璐，朱维娜，是她们让我学习生活有意义，是她们让我学校生活如此多姿多彩。其次，感谢中国计量学院对我培养，母校为我们提供了如此舒适学习和生活条件，在这年时光里，我们尽情地展示自我，挥洒青春。最后，衷心地感谢百忙之中抽出时间审阅本论文专家，你们宝贵意见使我受益匪浅。崔颖年月万方数据基于振动分析滚动轴承早期故障诊断研究摘要滚动轴承是传动机械核心部件，其运行状态直接影响到整台设备精度可靠性及寿命等性能。由于其本身结构特点及工作环境等因素，滚动轴承极易出现故障。轴承故障特征向量和识别模式之间呈复杂非线性关系，在轴承早期微弱故障和复合故障定量诊断与预示中，如何从非平稳非线性振动信号中提取有效故障信息就成了关键，对这问题进行研究在机械故障诊断中具有重要理论及现实意义。论文主要研究内容如下首先，在对滚动轴承故障机理和故障形式及成因进行全面分析基础上，模拟滚动轴承主要故障，通过滚动轴承振动检测与诊断试验系统实现对正常和故障状态下振动信号采集，并对所得到信号进行时域参数特征统计和时频域处理，以分析滚动轴承不同状态下振动特性。其次，研究了基于随机共振滚动轴承早期故障识别方法，分析了单稳随机共振模型下变尺度级联效应，通过正常状态以及外圈早期故障仿真和实测数据，验证了随机共振在抑制轴承背景噪声早期故障特征提取方面可行性和实用性。再次，提出了随机共振消噪下总体平均经验模式分解滚动轴承特征提取方法，探讨了方法在自适应分解抗模式混叠方面优势，并结合包络解调技术，将其成功应用于滚动轴承早期单点故障及耦合故障特征提取。最后，在方法所构建故障特征向量基础上，利用和两种神经网络模型分别对滚动轴承状态样本集进行训练和预测，再通过遗传算法对网络进行参数优化，提高了网络性能。关键词振动单稳随机共振总体平均经验模式分解神经网络分类号万方数据