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基于CSBP的滚动轴承故障智能诊断方法
基于CSBP的滚动轴承故障智能诊断方法
摘要：滚动轴承作为机械设备中常用的一种旋转部件，在工作过程中容易出现故障，导致设备的停机、损坏甚至事故。因此，对滚动轴承的故障进行快速准确的诊断具有重要意义。传统的故障诊断方法存在着复杂、耗时和受制于经验的问题，无法满足实际应用需求。基于改进的CSBP（斜率包络谱与BP神经网络相结合）的滚动轴承故障智能诊断方法，能够有效提高诊断准确率和速度。
关键词：滚动轴承；故障诊断；CSBP；斜率包络谱；BP神经网络
1.引言
滚动轴承广泛应用于各种机械设备中，如风力发电机、机床、汽车等。然而，在长期运行过程中，滚动轴承容易遭受到各种故障，如疲劳断裂、表面磨损、润滑不良等。如果不及时检测和诊断故障，将会给设备的正常运行带来严重影响。因此，滚动轴承故障的准确诊断对于设备的安全和可靠性至关重要。
2.相关工作
2.1传统故障诊断方法
传统的滚动轴承故障诊断方法主要有振动分析、声磁联合分析和温度分析等。这些方法需要通过采集滚动轴承的振动、声音、温度信号，并对其进行分析和处理。然而，传统方法存在着通过经验判断的问题，无法准确判断故障类型和程度。
2.2基于机器学习的故障诊断方法
为了克服传统方法的缺点，近年来，基于机器学习的故障诊断方法逐渐被引入。这些方法可以通过特征提取和模式识别的方式，自动学习和识别滚动轴承的故障模式。然而，仅靠机器学习方法，往往无法充分利用滚动轴承的时域和频域信息，导致诊断准确率受限。
3.基于CSBP的故障诊断方法
为了提高滚动轴承故障诊断的准确率和速度，本文提出了基于CSBP的故障诊断方法。该方法将斜率包络谱（CS）与BP神经网络相结合，充分利用波形的时域和频域信息。具体步骤如下：
3.1数据采集与处理
首先，使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，并将其进行预处理。包括去除直流分量、滤波和降噪等。
3.2斜率包络谱特征提取
利用斜率包络谱提取滚动轴承振动信号的特征。斜率包络谱是一种在频域上对振动信号进行分析的方法，可以有效地检测出故障频率和故障的程度。通过计算信号的一阶差分，可以得到信号的斜率，并将其进行快速傅里叶变换得到斜率包络谱。
3.3BP神经网络训练与诊断
将提取到的斜率包络谱特征作为BP神经网络的输入，使用已知故障数据进行网络的训练。训练完成后，将未知故障数据输入网络，通过网络输出诊断结果。
4.实验与结果分析
为了验证基于CSBP的故障诊断方法的有效性，进行了一系列实验。结果表明，该方法能够有效地识别和判断滚动轴承的故障类型和程度。与传统方法相比，基于CSBP的方法具有更高的准确率和更快的诊断速度。
5.结论
本文提出了一种基于CSBP的滚动轴承故障智能诊断方法，通过斜率包络谱与BP神经网络相结合，充分利用了时域和频域信息。实验结果表明，该方法能够有效地诊断滚动轴承的故障。未来可以进一步优化和改进该方法，提高其在实际应用中的适用性和可靠性。
参考文献：
[1]WangHui,LiuFujiang,LiuZaiwen,etal.Animprovedrollingbearingfaultintelligentdiagnosismethodbasedonwaveletpacketenergyentropyandsupportvectormachine[J].JournalofVibrationandShock,2019,38(14):212-219.
[2]LiuLi,ZhaoXin,KangXuexuan,etal.Intelligentfaultdiagnosisofrollingbearingsbasedonimprovedkernelprincipalcomponentanalysisandsupportvectormachine[J].JournalofXi'anUniversityofScienceandTechnology,2018,38(4):574-580.
[3]LiuPeng,CaoJunxia.RollingbearingearlyfaultdiagnosisbasedonTransformedLearningAuto-Encoderandextremelearningmachine[J].JournalofVibrationandShock,2020,39(10):215-221.