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基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究的中期报告 摘要: 滚动轴承是机械中常用的配件,但是在使用过程中会因为磨损、腐蚀等原因发生故障。及时准确地诊断滚动轴承的故障是保障机器安全稳定运行的关键。本研究通过振动信号采集、信号预处理、特征提取和故障分类等方法,对滚动轴承的故障诊断进行研究。本中期报告介绍了研究的主要内容和进展情况。在振动信号采集方面,我们选用加速度传感器采集轴承的振动信号,并对信号进行滤波降噪;在特征提取方面,我们选取了时域和频域特征,包括均值、方差、峰值等统计特征和能量、功率谱等频域特征。我们在MATLAB平台上开发了故障诊断系统,并对实验数据进行了初步的分析。结果表明,基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法是可行的,能够对滚动轴承的故障进行准确的诊断和分类。 关键词:滚动轴承;振动信号;故障诊断;特征提取 Abstract: Rollingbearingsarecommonlyusedinmachinery,buttheycanfailduetowear,corrosionandotherreasonsduringuse.Timelyandaccuratediagnosisofrollingbearingfaultsiscriticaltoensuringsafeandstablemachineoperation.Inthisstudy,weinvestigatethediagnosisofrollingbearingfaultsthroughvibrationsignalacquisition,signalpre-processing,featureextractionandfaultclassificationmethods.Thismidtermreportintroducesthemaincontentandprogressoftheresearch.Intermsofvibrationsignalacquisition,weuseanaccelerationsensortocollectthebearing'svibrationsignalandfilterthesignaltoeliminatenoise.Intermsoffeatureextraction,weselecttime-domainandfrequency-domainfeatures,includingstatisticalfeaturessuchasmean,variance,andpeak,aswellasfrequency-domainfeaturessuchasenergyandpowerspectrum.WedevelopafaultdiagnosissystemontheMATLABplatformandconductinitialanalysisofexperimentaldata.Theresultsshowthatthevibration-basedrollingbearingfaultdiagnosismethodisfeasibleandcanaccuratelydiagnoseandclassifyrollingbearingfaults. Keywords:Rollingbearings,Vibrationsignal,Faultdiagnosis,Featureextraction