基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术.docx

基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术
引言
滚动轴承是机械设备中常用的元件之一，也是机械运转中极为重要的元件之一。滚动轴承的寿命问题一直是机械设备运行中较为关键的问题，因为一旦出现滚动轴承故障，就会导致机械设备停机维修，严重影响了生产效率和设备使用寿命。因此，滚动轴承的故障预测和诊断技术的研究变得尤为重要。
当前，滚动轴承的故障诊断技术主要分为以下几种方式：相位分析（PHA）、峰值提取（PK）、时域特征分析（TDA）、频域特征分析（FDA）和小波分析（WA）。在实际应用中，这些方法存在一些问题，比如特征提取精度不高、噪声干扰等问题，导致诊断效果不尽如人意。为此，学者们不断开展研究，提出了一些新的故障诊断技术，使滚动轴承的故障诊断更加精准和有效。
本文将介绍一种基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术。该技术能够有效识别滚动轴承不同的故障模式，同时具有很高的准确度和稳定性。
一、滚动轴承故障诊断技术综述
在滚动轴承故障诊断技术中，相位分析、峰值提取、时域特征分析、频域特征分析和小波分析等是最常用的技术。这些技术都有各自的优势和缺点。
相位分析是通过分析振动信号的相位变化来判断滚动轴承是否存在故障。主要优点是对故障诊断灵敏度高、易于操作和处理。不过，相位分析的局限在于研究对象只是有故障的滚动轴承，而且不同的故障模式其相位变化也不同，该方法只适用于一个特定的故障模式或一个典型案例。
峰值提取也是一种常用的滚动轴承故障诊断技术，主要通过提取振动信号的峰值大小来判断滚动轴承是否存在故障。峰值提取的优点是易于理解和操作，甚至是自动化处理。不过，该技术也存在一些缺点，比如对耐受性差的故障不敏感，也会受到噪声和干扰的影响。
时域特征分析则是通过对时间域信息的分析，提取出实时性较强的振动信号特征，以判断滚动轴承是否存在故障。时域特征分析的优点是易于理解和实现，同时对于低速条件下的故障诊断效果更明显。但是，由于时域特征提取需要考虑非平稳信号中的频率成分，同时在高速条件下可能存在一些问题，因此该方法存在一定的局限性。
频域特征分析则是通过对振动信号进行快速傅立叶变换(FFT)处理，提取频域上的幅值和频率信息来判断滚动轴承是否存在故障。该方法的优点是具有较高的精度和稳定性，同时不会受到工作条件变化的影响。不过，其局限在于需要对大量实测数据进行分析和处理，同时极易受到噪声和干扰的影响。
小波分析则是通过对信号进行小波变换处理，从而提取出波形数据的特征，以对滚动轴承的故障进行诊断。小波分析的优点是对于非平稳信号的处理效果非常好，同时可以合理提取涉及铁磁故障的高频信号，具有很高的故障识别率。但是，小波分析的局限在于处理的复杂度较高，并且人工对结果的解释性也相对较差。
二、谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术
针对以上现有技术的缺点，本文提出了一种具有较高精度和稳定性的滚动轴承故障诊断技术。该技术主要基于谐波小波包和BP神经网络，利用小波变换提取信号特征，再利用BP神经网络进行分类识别。
1.小波包变换
小波包变换是小波变换的一种扩展，可以用于更全面地分析信号。具体来说，小波包变换是把小波基逐步分解成不同的频率和分辨率，通过频率和时间在高分辨率和低分辨率间的变化，分析信号的特征和图像。
在本文中，我们采用谐波小波包变换来处理信号，因其特殊的谐波形态有助于提高信噪比。通过谐波小波包变换处理信号，我们可以有效地提取相位和幅值等特征信息，以帮助我们进行滚动轴承故障诊断。
2.BP神经网络
BP神经网络是一种前向反馈式人工神经网络，其主要用途是分类和回归分析。BP神经网络通常由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，其输入值是一组预先定义的信号，输出值也是一组与输入值相关的信号。
在本文中，BP神经网络被用于进行滚动轴承故障模式识别。具体来说，我们将提取的滚动轴承故障特征信息作为输入信号，BP神经网络将对其进行分类识别，以判断滚动轴承是否存在故障。
三、实验结果与讨论
为了验证本文提出的滚动轴承故障诊断技术的可行性和准确性，我们使用四种不同故障模式下的振动数据进行了实验。这些模式分别为：内圈故障、外圈故障、滚珠故障和保持架故障。
实验结果表明，我们提出的谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术在诊断滚动轴承故障时具有很高的准确率和稳定性。通过将故障信号分解为不同的频带和时域尺度，我们可以获得更准确的故障特征信息，以实现准确的诊断和分类。
同时，我们也注意到该方法的研究还存在一些局限性，比如需要经验丰富的工程师进行参数的设置和模型的调整。不过，将来随着技术的发展和加强，我们相信这一方法将会越来越稳定和可靠，并被广泛应用于滚动轴承故障诊断领域。