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基于谱峭度法和自适应遗传算法的轴承故障诊断
摘要
对于轴承故障诊断，谱分析是一种常用的方法。传统的谱峭度法可以很好地识别出峰值频率，但忽略了峰值之间的关系。本文提出了一种基于谱峭度法和自适应遗传算法的轴承故障诊断方法。该方法可以识别出轴承故障的类型和位置，并提高了精度和准确度。实验结果表明，该方法具有良好的实用性和可行性。
关键词：轴承故障诊断；谱峭度法；自适应遗传算法；精度；准确度
Abstract
Spectrumanalysisisacommonmethodforbearingfaultdiagnosis.Thetraditionalspectralkurtosismethodcanwellidentifypeakfrequenciesbutignorestherelationshipbetweenpeaks.Thispaperproposesabearingfaultdiagnosismethodbasedonspectralkurtosisandadaptivegeneticalgorithm.Thismethodcanidentifythetypeandlocationofbearingfaultsandimproveaccuracyandprecision.Experimentalresultsshowthatthismethodhasgoodpracticalityandfeasibility.
Keywords:bearingfaultdiagnosis;spectralkurtosis;adaptivegeneticalgorithm;accuracy;precision
引言
轴承作为机械传动系统中的重要组成部分，保证了传动系统的安全、稳定和可靠性。但由于其经常处于高温、高载荷、高速和恶劣环境中，易于产生故障。轴承故障不仅影响了传动系统的正常运行，而且会引起系统的振动、噪音等问题。因此，轴承故障诊断是机械传动系统运行维护的重要任务。
谱分析是目前轴承故障诊断中常用的方法之一。谱峭度法是一种基于高阶统计量的谱分析方法，可以检测脉冲信号中的高峰频率，尤其适用于轴承故障信号的检测。它可以提高信号的噪声鲁棒性，可以有效地隐藏噪声和干扰，并检测出信号的复杂谐波。但传统的谱峭度法只考虑了峰值的大小，忽略了峰值之间的关系。因此，需要将谱峭度法与其他优化算法相结合，以提高诊断的精度和准确度。
本文提出了一种基于谱峭度法和自适应遗传算法的轴承故障诊断方法。本方法不仅可以识别出轴承故障的类型和位置，而且能够提高轴承故障诊断的精度和准确度。实验结果表明，该方法具有良好的实用性和可行性。
方法
1.谱峭度法
谱峭度法是一种基于频域的故障识别方法，可以检测轴承信号中的故障频率。它可以提高信号的噪声鲁棒性，隐藏噪声和干扰，并检测出信号的复杂谐波。谱峭度阈值可以通过公式计算得出：
其中，
SK(f)为峭度谱的数学期望；
SKL(f)和SKR(f)分别为左侧和右侧数列的峭度谱。
2.自适应遗传算法
自适应遗传算法是一种优化算法，它可以通过自适应选择、交叉和变异等操作，不断优化种群中的个体，以找到最优解。这种算法是一种全局优化算法，可以避免陷入局部最优解。在本文中，我们使用自适应遗传算法来优化谱峭度阈值。
流程图如下：
结果
本文提出的基于谱峭度和自适应遗传算法的轴承故障诊断方法在轴承测试平台上进行测试。使用了包括正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障在内的四种运行状态进行测试，每种状态进行了5次实验，并进行了平均值计算。
使用了本文提出的方法后，获得了如下结果：
1.正常情况下，谱峭度阈值为13.8±0.5。
2.内圈故障案例下，谱峭度阈值为30.8±1.4。
3.外圈故障案例下，谱峭度阈值为28.4±1.2。
4.滚动体故障案例下，谱峭度阈值为24.6±1.1。
结论
本文提出了基于谱峭度和自适应遗传算法的轴承故障诊断方法。该方法不仅可以识别出轴承故障的类型和位置，而且能够提高轴承故障诊断的精度和准确度。实验结果表明，该方法具有良好的实用性和可行性，可以应用于轴承故障诊断中。