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基于AE时频特征的低转速下滚动轴承故障诊断研究
基于AE时频特征的低转速下滚动轴承故障诊断研究
摘要：随着工业化的不断发展，机械设备在运行过程中往往会出现各种故障导致停机和生产线的中断。滚动轴承作为广泛应用于机械领域中的关键部件，其故障会给生产带来严重的影响。因此，滚动轴承故障的准确诊断是保证机械设备正常运行和生产效率的重要保障。本文研究基于声发射（AcousticEmission，AE）技术的时频特征在低转速下滚动轴承故障诊断中的应用。
关键词：声发射；时频特征；低转速；滚动轴承；故障诊断
第1章引言
随着现代工业的发展，滚动轴承作为机械传动装置中最具代表性的元件之一，广泛应用于各个行业。然而，在滚动轴承运行过程中，由于各种原因（如润滑不良、过载、振动等）会导致其发生故障，从而引发机械设备的停机和生产线的中断。因此，及时准确地诊断滚动轴承故障，对于保证机械设备的正常运行和提高生产效率具有重要意义。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要依靠振动信号进行分析。然而，低转速条件下滚动轴承的振动信号幅值很小，频谱与高转速的情况有很大不同，因此传统的振动信号分析方法在低转速条件下的故障诊断效果较差。而声发射（AcousticEmission，AE）技术作为一种新的故障诊断手段，可以捕捉到微小故障信号。利用AE技术可以将轨道上的声波信号转换为电信号，并通过对这些电信号的分析和处理，可以获取有价值的故障信息。因此，AE技术被广泛应用于滚动轴承故障诊断领域。
本研究主要依据AE技术的声发射原理和时频特征分析方法，针对低转速条件下滚动轴承故障进行诊断研究。在建立滚动轴承故障诊断模型的过程中，首先通过实验采集低转速条件下滚动轴承的声发射数据，并提取其中的时频特征。然后，选取合适的特征参数作为输入，利用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）等机器学习方法建立故障诊断模型，并对模型进行训练和验证。最后，通过对实验样本的预测和分类，评估该方法在低转速下滚动轴承故障诊断中的有效性和可行性。
第2章基于AE技术的滚动轴承故障诊断方法
2.1AE技术的原理和特点
2.2滚动轴承故障的声发射特征
2.3时频分析方法在滚动轴承故障诊断中的应用
第3章低转速下滚动轴承故障数据采集和预处理
3.1实验样本的设计和制备
3.2AE传感器的布置和参数设置
3.3实验数据的采集和预处理
第4章基于AE时频特征的滚动轴承故障诊断模型
4.1特征参数的提取和选择
4.2支持向量机模型的建立和训练
4.3模型的验证和优化
第5章结果分析和讨论
5.1AE时频特征在低转速下滚动轴承故障诊断中的有效性验证
5.2模型预测结果的准确性和可靠性评估
第6章结论和展望
6.1研究结果总结
6.2研究的不足和改进方向
6.3未来工作展望
参考文献