1、高学习效率是神经网络应用发展的趋势。如国内张飞等将算法的改进神经网络，应用于煤矿通风系统故障检测，大大提高了网络收敛速度，进而实现机械状态模式的准确识别。李宝栋等针对神经网络泛化能力不足，采用优化算法并应用于电机轴承故障诊断，分类效果较好，满足了故障诊断的快速性和准确性要求。高瑞鹏等用遗传算法建立了轮轨扁疤故障诊断的小波神经网络模型，优化了网络的逼近精度。万方数据中国计量学院硕士学位论文本文主要研究内容本文以滚动轴承早期故障诊断问题的研究为背景，在对滚动轴承故障机理和振动信号特征进行系统分析的基础上，以现代信号处理技术中的随机共振总体平均经验模式分解理论为基础，研究多故障复合以及强干扰下滚动轴承故障特征信号提取方法，。

2、小于，天津大学的冷永刚,提出了变尺度随机共振数值算法，扩展应用到绝热近似理论大参数条件下检测出弱信号的随机共振，通过电机运行状态的监测与诊断金属车削过程频域特征分析验证了其工程实用性。范胜波等通过调整变尺度随机共振朗之万方程的参数，检测出强噪声背景下的微弱周期性冲击信号，实验证明该方法在回转类机械的振动信号分析中具有良好的应用前景。何慧龙等,万方数据万方数据,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。

3、起来的混合智能诊断技术，旨在解决轴承等此类故障征兆非线性映射的定位和分级问题。自从上世纪七十年代等人提出了反向传播算法以来，人工神经网络已发展成为目前应用最多的种智能诊断方法。于年对转子摩擦和不平衡故障进行了研究，采用模型可提高故障诊断率达到，也有研究表明准确率可以到达，这需要建立在大量样本收集基础上才能证实。在对诊断机器状态和监测运行过程过程中，更多的是对振动信号的时频特征加以处理，如和等应用时频特征和的快速训练能力，把传感器采集的直接处理后，提取特征量输入到网络中学习。近年来，以及神经网络被广泛应用于汽轮机螺杆泵井变压器风力发电机齿轮箱等大型机械健康状态预测与故障诊断之中，均取得良好识别效果。与智能优化算法结合，。

4、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的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诊断方法。等人于上世纪八十年代研究地球古气象冰川问题时提出随机共振理论，随即引起了人们的广泛关注和扩展研究。随机共振是种利用噪声来增强微弱信号特征的新理论，与传统方法的思路相反，它通过将噪声信号中的部分噪声能量向特征信号转移，在削弱噪声的同时强化了微弱特征，实现了微弱信号的有效检测，因此近年来被用在微弱特征提取和机械故障诊断中。由于绝热近似条件中要求随机共振需满足小参数条件周期信号及噪声强度均要求远。

5、有效抑制信号强噪声引起的边频干扰，并且能够同时检测出大小参数微弱信号。相比双稳系统，单稳态随机共振在检测领域仍处于理论研究阶段。袁泉等深入研究单稳级联随机共振理论研究，探讨了单稳系统具有参数调节简便，抗干扰能力强等优势，在对真实的微弱周期信号进行检测和处理中，通过与双稳系统的对比分析，证明了其在微弱信号检测方面的优越性。模式识别方法模式识别是故障诊断技术的关键步骤。人工智能方法在机器健康状况监测中具有巨大的应用潜力，是设备故障诊断的主要方向。专家系统神经网络模糊逻辑粗糙集遗传算法支持向量机粒计算等方法是实现人工智能的重要基础，目前已广泛应用于机械故障智能诊断领域。在此基础上，结合先进的信号处理技术与特征提取方法，而建。

6、结合人工神经网络智能模式识别，对提高故障诊断速度和精度具有重要的理论意义和实际意义。本文的主要内容包括以下几部分对本文的研究背景意义以及国内外研究现状进行了概括说明，从故障特征提取和模式识别两个方面简述了滚动轴承故障诊断技术的主要方法及研究进展。分析了滚动轴承振动机理故障形式及成因，通过滚动轴承振动检测与诊断试验系统采集正常和故障状态下的振动信号样本，并通过对所测信号的时域参数特征统计和时频域处理分析滚动轴承振动特性。阐述了随机共振的相关理论，研究了单稳随机共振模型下的变尺度级联效应，通过处理正常状态以及外圈早期故障的仿真和实测数据，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的可行性和实用性。提出了基于的滚。

7、域分析本章小结基于随机共振的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诊断方法。等人于上世纪八十年代研究地球古气象冰川问题时提出随机共振理论，随即引起了人们的广泛关注和扩展研究。随机共振是种利用噪声来增强微弱信号特征的新理论，与传统方法的思路相反，它通过将噪声信号中的部分噪声能量向特征信号转移，在削弱噪声的同时强化了微弱特征，实现了微弱信号的有效检测，因此近年来被用在微弱特征提取和机械故障诊断中。由于绝热近似条件中要求随机共振需满足小参数条件周期信号及噪声强度均要求远小于，天津大学的冷永刚,提出了变尺度随机共振数值算法，扩展应用到绝热近似。

8、中国计量学院硕士学位论文成波纹状的微振动磨痕，经过定时间交变载荷应力循环，轴承表面也会出现油膜层破裂导致不规则磨损。滚动轴承振动基本参数轴承振动系统的激励是由工作时的轴承转轴和轴承座共同引起的，滚动轴承振动产生机理可用图示意。振动通常分为三类由轴承本身结构特点如弹性引起的振动与加工装配误差相关的振动与轴承表面的状况波纹局部损伤有关的振动。第类振动与轴承的失效状态无关，是与轴承弹性有关的传输振动，后两类振动反映了轴承表面异常状况。图滚动轴承振动产生机理球轴承圆柱滚子轴承图典型滚动轴承振动表面波纹引起的振动保持架振动分部类缺陷轴承回转外部激励加工装配误差相关的振动轴承本身振动振动加工装配误差相关的振动套圈固有频率杂质引起。

9、论大参数条件下检测出弱信号的随机共振，通过电机运行状态的监测与诊断金属车削过程频域特征分析验证了其工程实用性。范胜波等通过调整变尺度随机共振朗之万方程的参数，检测出强噪声背景下的微弱周期性冲击信号，实验证明该方法在回转类机械的振动信号分析中具有良好的应用前景。何慧龙等,深入研究级联双稳系统非线性低通滤波特性，成功应用到金属切削工程实例中，取得了比已有方法更好的效果。西安交通大学雷亚国等提出自适应随机共振新方法，通过机车轴承早期故障诊断的工程应用，证明了该方法在微弱特征检测与早期故障诊断中实用性。李强等提出变步长万方数据中国计量学院硕士学位论文随机共振技术，通过改变时间步长解决单频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，。

10、力所致润滑不良或者强迫安装间隙过小，载荷过大尘埃异物的侵入，滚道和滚动体相对运动润滑不良润滑油水或空气水分引起表面锈蚀轴承内部有较大电流通过造成的电腐蚀滚道和滚动体表面由于受热而局部融合在起载荷过大或疲劳常引起轴承零件破裂轴承套在座孔上或轴微小相对运动造成的微振腐蚀故障形式产生原因图滚动轴承故障形式及成因滚动轴承在运转过程损伤形式很多，引起滚动轴承失效的原因复杂多样。如图所示，滚动轴承的主要故障失效形式有胶合断裂磨损疲劳腐蚀以及压痕。装配不善水分空气和杂质侵入润滑不良载荷过大转速过高运行产生的过大热应力等都是会导致轴承过早失效的因素。即使没有上述情况，滚动体和滚道接触面间微小的往复的相对滑动，也会引起滚道上形万方数据。

11、振动轴承精度局部损伤类缺陷润滑不良润滑不良轴承弹性引起的振动万方数据中国计量学院硕士学位论文典型的滚动轴承般由内圈外圈滚动体和保持架组成，结构如图以及图所示，其中，为轴承的节圆直径为滚动体直径为内圈滚道的半径为外圈滚道的半径为压力角。图滚动轴承几何参数轴承运行异常主要也是由组成元件表面损伤引起的交变的激振力造成，当故障出现在不同的元件上时，产生的冲击脉冲是不样的，多表现为多种频率成分组成的随机振动。另方面，从滚动轴承振动产生机理可看出，轴承本身的结构特性旋转速度以及其与外壳振动系统的传递特性，对整个故障轴承的振动频谱有重要的影响。由于不同轴承零件上的接触点经过缺陷的频率是不样的，产生系列不同的特定频率特征的重复冲击。

12、轴承特征提取方法，研究方法在抗模式混叠方面的优势，结合包络解调技术，应用于滚动轴承早期单点及耦合故障的特征提取。在方法构建故障特征向量的基础上，利用人工神经网络的中的和两种网络模型分别对滚动轴承状态样本集进行训练和预测，再利用遗传算法对网络进行参数优化，以提高网络性能。万方数据中国计量学院硕士学位论文滚动轴承故障机理及振动特性研究滚动轴承常用的故障诊断方法主要有压力检测诊断法温度检测法油液分析法声发射检测诊断法以及振动分析法等方法。振动分析法是机械故障诊断中最常用也是最有效的方法之。因此，本文采用振动分析法对轴承信号进行采集和诊断。滚动轴承故障形式及成因滚动轴承故障磨损失效疲劳失效腐蚀失效断裂失效压痕失效胶合失效疲劳。

参考资料：

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