基于振动能量的设备状态评价方法研究

论研究单自由度系统强迫振动时振动能量与振动疲劳寿命之间关系,然后用ANSYS/FE-SAFE软件对简支梁进行横向弯曲振动疲劳分析,结果表明,在一定范围内,振动能量越大,振动疲劳寿命越短,反之亦然,因此可以用振动能量对设备状态进行评价。对于测得的速度信号,可通过时域或频域积分的方法求得位移进而得到振动能量,也可以对信号进行频谱分析得到各频率下的幅值从而求得振动能量,后者更加方便准确。最后使用健康度定量描述设备的健康状态。     

基于优化支持向量机的轴承故障诊断方法研究

以滚动轴承在正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四种工况下的振动信号为研究对象,采用小波包变换的方法提取信号的能量熵,构成振动信号的特征向量。在此基础上采用支持向量机进行故障模式识别,建立支持向量机模型需要选择适当的核函数及相关参数,使用径向基核函数,需要设置的参数为核函数的宽度和误差惩罚系数,分别结合传统的网格搜索,遗传算法,粒子群算法优化支持向量机参数以提升分类性能。试验结果表明,采用优化后的支持向量机进行故障诊断可以大大提高诊断精度。