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基于声发射波形流信号的滚动轴承故障双谱分析及诊断
标题：基于声发射波形流信号的滚动轴承故障双谱分析及诊断
摘要：
滚动轴承是旋转设备中常见的关键部件，其可靠性对设备的性能和寿命具有重要影响。针对滚动轴承故障诊断的需求，本论文提出基于声发射波形流信号的滚动轴承故障双谱分析及诊断方法。首先，通过传感器获取滚动轴承的声发射波形流信号，并对信号进行特征提取和预处理。然后，通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，得到滚动轴承双谱图，并对其进行分析。最后，利用支持向量机（SVM）算法对滚动轴承故障进行分类和诊断。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承故障的双谱分析和诊断方面具有较好的效果。
关键词：滚动轴承；声发射波形流信号；双谱分析；故障诊断；支持向量机
1.引言
滚动轴承是众多设备中常见而重要的机械元件之一，其在工业生产中承受着重要的载荷，因此具有较高的故障风险。滚动轴承的故障会导致设备性能下降、噪声增加以及机械损坏等问题，因此对滚动轴承故障的早期诊断和监测至关重要。
2.相关工作
目前，对滚动轴承故障的研究主要集中在故障特征提取和故障诊断方法上。传统的故障诊断方法主要利用振动信号进行分析，但其受到噪声和干扰的影响较大。近年来，声发射技术作为一种无接触、高灵敏度的故障监测方法逐渐被应用于滚动轴承故障诊断中。
3.方法描述
本论文提出的滚动轴承故障双谱分析及诊断方法主要包括数据采集与预处理、双谱分析和故障诊断三个步骤。
3.1数据采集与预处理
使用传感器对滚动轴承进行声发射信号的采集，将声发射波形流信号转化为离散信号序列。然后，对序列进行滤波、去噪和降噪处理，提高数据的质量。
3.2双谱分析
通过对信号进行频谱分析，可以得到滚动轴承的双谱图。对于滚动轴承，其双谱图主要集中在共振频率和谐波频率附近，通过对双谱图的分析可以提取出故障特征。
3.3故障诊断
利用支持向量机（SVM）算法对提取的故障特征进行分类和诊断。首先，构建训练集和测试集，然后使用SVM算法对训练集进行训练，得到分类模型。最后，对测试集进行诊断，计算诊断准确率和召回率。
4.实验结果与分析
本论文基于某实际设备的滚动轴承数据进行了实验，结果表明所提出的滚动轴承故障双谱分析及诊断方法具有较好的效果。通过对双谱图的分析，能够准确地提取出滚动轴承的故障特征。同时，通过SVM算法进行故障分类和诊断，能够实现对滚动轴承故障的准确判断和诊断。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于声发射波形流信号的滚动轴承故障双谱分析及诊断方法。通过对滚动轴承声发射信号的处理和分析，能够提取出故障特征，并通过SVM算法进行分类和诊断。实验证明，所提出的方法在滚动轴承故障的双谱分析和诊断方面具有较好的效果。今后工作可以进一步探索基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，并结合其他传感器的信息进行综合分析。
参考文献：
[1]殷晓宇,史飞,刘锐志.基于声发射技术的滚动轴承故障诊断综述[J].机械科学与技术,2018,37(9):1407-1415.
[2]张伟,邓智平.基于声发射技术的机械故障诊断方法研究[J].测控技术,2017,36(1):18-22.
[3]刘冰冰,董孟凯,王云秀.基于支持向量机的滚动轴承故障诊断[J].电子测量与仪器学报,2017,31(4):511-518.