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2.
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断。实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化。 相似文献
3.
结合深度学习理论,将一维卷积神经网络运用于振动信号故障诊断,相较于传统方法,提取特征简单且高效。为进一步优化一维卷积结构,弥补其在信号所有位置的寻找模式,联系周期内的故障特征,提出一种新型DSCNN-GRU网络。该模型融合了深度可分离卷积的轻量快捷,降低了一维卷积结构参数;加入门控机制,可记忆分析故障点的信号特征,联系周期内的信号关系,更好地捕捉信号故障特征,提升对时间序列的敏感性。提出一种跟踪梯度优化Adam算法,解决模型随时间窗振荡问题。通过采集的减速机滚动轴承数据研究表明,该算法平均故障识别率可达94%以上,分类效果明显,泛化能力强。 相似文献
4.
0 前 言滚动轴承的使用与发展已有二百多年的历史 ,自英国工业革命以来 ,滚动轴承已广泛应用于各类旋转机械。相比于滑动轴承 ,滚动轴承具有装配方便、润滑易于得到保证的特点。但滚动轴承若选用不当、装配不适、润滑不良等 ,易损坏失效 ,轻者轴承损坏 ,重者损坏设备 ,从而造成不可估量的损失。1 滚动轴承失效原因及诊断方法1 .1 失效原因滚动轴承由轴承外圈 (外滚道 )、轴承内圈(内滚道 )、保持架、滚动体组成。造成滚动轴承失效的直接原因大体有如下几类 :( 1 )选型不合理 ;( 2 )润滑不充分 ;( 3)滚动体、轴承外圈、轴承内圈及保持架… 相似文献
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6.
8.
9.
针对6314 ZZz轴承在运行过程中出现异常声的现象,对轴承进行了拆套检查和寿命校核计算,分析得出润滑脂失效是造成异常声的原因,润滑脂的选用应根据实际工况确定. 相似文献
10.