車輛滾動軸承故障診斷建模及關鍵技術研究.pdf

1、作為乘客的運輸載體，交通車輛的可靠性與安全性一直是人們關注的熱點。滾動軸承是交通車輛的關鍵部件，在高轉速和重載荷的條件下，滾動軸承極易發(fā)生故障現象，更換不及時極易引發(fā)交通事故。因此，深入研究車輛滾動軸承的故障診斷關鍵技術，提高軸承故障診斷的準確性，可以有效地降低車輛事故發(fā)生概率，提高交通車輛的安全水平。
　　本文以交通車輛中典型的旋轉部件——滾動軸承為研究對象，圍繞故障診斷關鍵技術展開研究。本文主要內容與創(chuàng)新之處如下:
　　

2、(1)車輛滾動軸承典型結構、故障與監(jiān)測方法研究，選取振動信號作為滾動軸承的運行狀態(tài)監(jiān)測信號，分析了車輛滾動軸承的振動機理和典型故障模式的振動特征;
　　(2)針對振動監(jiān)測信號的濾波問題，結合車輛滾動軸承振動信號的非線性非平穩(wěn)特性，提出了基于自適應形態(tài)差值的信號濾波方法，達到濾除信號噪聲與低頻干擾的目的。
　　(3)針對車輛滾動軸承的特征提取問題，提出了基于形態(tài)熵的特征提取方法。以形態(tài)熵定量表征滾動軸承的不同運行狀態(tài)和不同故障

3、模式。
　　(4)針對車輛滾動軸承的故障診斷問題，提出一種基于搜索者優(yōu)化多分類支持向量機的故障診斷模型。該方法采用收斂精度高，收斂速度快的搜索者算法對多分類支持向量機分類模型進行參數優(yōu)選，并以最優(yōu)的多分類支持向量機作為故障診斷模型。
　　(5)在故障診斷關鍵技術分析的基礎上，構建車輛滾動軸承故障診斷的流程，該方法以滾動軸承振動信號為分析對象，以自適應形態(tài)差值濾波作為信號預處理方法，提取振動信號的形態(tài)熵作為故障模式特征向量，以