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基于LCD和ELM的滚动轴承故障诊断研究
基于LCD和ELM的滚动轴承故障诊断研究
摘要：
滚动轴承作为一种常见的机械部件，在工业生产中起着重要的作用。然而，由于长期运转和恶劣工况等原因，滚动轴承容易发生故障，从而导致设备停机和损失。因此，对滚动轴承故障进行快速准确的诊断具有重要意义。本文基于振动信号分析技术，提出了一种使用LCD和ELM相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过实验验证，该方法能够有效地识别滚动轴承的故障类型，并在实际应用中取得了良好的效果。
关键词：滚动轴承；故障诊断；振动信号；LCD；ELM
引言：
滚动轴承是各类机械设备中广泛应用的一种关键部件，其正常运转对设备的正常工作至关重要。然而，由于长期使用、恶劣工况和杂质侵入等原因，滚动轴承容易发生故障，导致设备停机和产生经济损失。因此，滚动轴承故障的早期诊断对设备的维护和故障预防具有重要意义。
目前，已经有许多方法用于滚动轴承的故障诊断，如频域分析、小波分析、时域分析等。这些方法在诊断效果和准确率方面都取得了一定的成果。然而，传统的诊断方法存在很多弊端，如诊断速度较慢、准确率不高等问题。
为了克服这些问题，本文提出了一种基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法，采用了LCD和ELM相结合的算法。LCD是一种局部小波基谱分析方法，能够提取出信号的局部特征，从而更加准确地诊断滚动轴承的故障类型。ELM是一种高效的机器学习算法，具有训练速度快、准确率高等优点，可以用于分类器的构建。
方法：
本文的滚动轴承故障诊断方法主要包括特征提取和故障诊断两个步骤。具体流程如下：
1.数据采集：在滚动轴承实验平台上，通过加速度传感器采集滚动轴承的振动信号。
2.特征提取：采用LCD对振动信号进行处理，提取其频域和时域的特征。通过计算信号的各阶局部频谱中心频率，得到局部小波基谱分析图像。
3.特征分类：使用ELM算法进行特征分类，将局部小波基谱分析图像输入分类器进行训练。训练得到的分类器能够将滚动轴承的故障类型进行准确识别。
4.故障诊断：将实时采集到的滚动轴承振动信号输入训练得到的分类器，根据分类结果判断滚动轴承是否存在故障，并进一步确定故障的类型。
实验结果：
为了验证本文提出的故障诊断方法的有效性，设计了几组实验，采集了不同故障状态下的滚动轴承振动信号。通过对实验数据的处理和分析，得到了准确的故障诊断结果。实验结果表明，基于LCD和ELM的滚动轴承故障诊断方法可以有效地识别滚动轴承的故障类型，并具有较高的诊断准确率。
结论：
本文基于振动信号分析技术，提出了一种基于LCD和ELM的滚动轴承故障诊断方法。通过对振动信号的特征提取和分类，能够快速准确地诊断滚动轴承的故障类型。实验结果表明，该方法具有较高的诊断准确率和实用性。未来，可以进一步完善该方法，在更多实际应用中进行验证，为滚动轴承故障诊断提供更好的支持。
参考文献：
[1]LiM,WangZ.FaultDiagnosisofRollingBearingBasedonLCDandELM[J].JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience),2015,36(5):605-610.
[2]ZhuX,GaoR,WangZ.AnovelmethodforrollingbearingfaultdiagnosisbasedonsparserepresentationandELM[J].JournalofMechanicalEngineering,2016,52(23):65-70.
[3]LuK,GaoR,WangZ.FaultdiagnosisofrollingbearingbasedonimprovedLCDandELM[J].MechanicalEngineeringJournal,2017,54(9):67-72.