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基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法
标题：基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法
摘要：滚动轴承是重要工业设备中的核心部件，其故障会导致设备停机和严重的经济损失。因此，滚动轴承故障的及时诊断和预测变得十分重要。本论文基于改进小波阈值降噪方法，提出一种有效的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过采集轴承振动信号，并应用小波分析及阈值降噪技术进行信号处理，并结合故障特征提取和分类器进行故障诊断，实现对轴承故障的准确判别。
关键词：滚动轴承，故障诊断，小波分析，阈值降噪，特征提取
1.引言
滚动轴承作为机械设备中关键的运动部件之一，其故障会引发设备停机、产生异常振动和噪音，甚至导致严重事故。因此，滚动轴承的故障诊断对于确保设备的可靠运行具有重要意义。传统的轴承故障诊断方法包括噪声滤波、频域分析、时域特征提取等，但在实际应用中往往存在一些问题，如对信号的不准确描述，特征提取的低效率等。
2.滚动轴承故障诊断方法
2.1数据采集
使用合适的传感器对滚动轴承的振动信号进行采集，获取用于故障诊断的原始数据。可以选用加速度计、速度计或位移计作为传感器，采集轴承在不同运行状态下的振动信号。
2.2小波分析
小波分析是一种有效的信号处理方法，其在时域和频域上提供局部信息，能够更准确地描述信号的时频特征。本论文选用小波分析的多尺度分析特性来识别轴承故障。
2.3阈值降噪
小波分析得到的信号通常包含大量的噪声，在故障诊断过程中对信号进行降噪处理可以提高后续特征提取和分类的准确性。传统的小波阈值降噪方法对于滚动轴承信号处理效果欠佳，本论文改进了传统小波阈值降噪方法，提高了降噪效果和计算效率。
2.4特征提取
通过对降噪后的信号进行特征提取，提取能够反映滚动轴承故障状态的特征参数。常用的特征参数包括时域特征和频域特征，如均方根、峭度、闪度、能量谱密度等。
2.5故障诊断
根据特征参数建立故障诊断分类器，进行轴承故障的判别。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
3.实验设计与结果分析
设置轴承故障模式，采集不同故障模式下的振动信号，应用提出的方法进行故障诊断实验。根据实验结果分析，评估方法的准确率、召回率、精确率等性能指标，并与传统方法进行对比分析。
4.结论
本论文基于改进小波阈值降噪方法，提出了一种滚动轴承故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号的小波分析、阈值降噪、特征提取和故障诊断分类器的建立，实现了对滚动轴承故障的准确判别。实验结果表明，该方法对滚动轴承故障的诊断具有较高的准确性和稳定性。
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