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基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断研究
基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断研究
摘要：近年来，轴承故障诊断一直是机械设备维护中的重要挑战之一。为了改善轴承故障的诊断精度和效率，本文提出了一种基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断方法。首先，将采集到的轴承振动信号进行局域均值分解，提取出不同频率的特征信号。然后，通过包络谱分析方法提取信号的包络谱。最后，利用神经网络对包络谱进行分类，实现轴承故障的自动识别。实验结果表明，所提出的方法在轴承故障诊断方面具有很高的准确度和鲁棒性。
关键词：轴承故障诊断；局域均值分解；包络谱分析；神经网络
引言：
轴承作为机械设备中的重要部件之一，其正常运行对于机械设备的正常运转起着至关重要的作用。然而，由于工作环境的恶劣以及长时间的使用，轴承往往会出现磨损、疲劳等故障，导致机械设备的无法正常工作。因此，对轴承故障的精确诊断和及时处理，对于保证机械设备的运行稳定性和延长其使用寿命具有重要意义。
目前，针对轴承故障诊断的研究主要包括振动分析、频谱分析、小波分析等方法。然而，这些传统方法在处理非稳态和非线性信号时存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断方法，以提高诊断精度和效率。
方法：
1.局域均值分解：将采集到的轴承振动信号进行局域均值分解，将信号分解为不同频率的特征信号。局域均值分解是一种基于局部平稳性的信号分解方法，适用于处理非稳态信号。通过该方法，可以获取到轴承信号中不同频段的振动特征信号。
2.包络谱分析：对分解得到的特征信号进行包络谱分析，提取信号的包络谱。包络谱分析是一种常用的信号分析方法，可以有效提取信号中的故障信息。通过分析包络谱，可以获取到轴承信号中不同频率的包络信息。
3.神经网络分类：利用神经网络对包络谱进行分类，实现轴承故障的自动识别。神经网络是一种具有自适应、非线性、并行处理能力的计算模型，适用于处理复杂的非线性问题。通过训练神经网络，可以使其具有对不同轴承故障进行准确诊断的能力。
实验与结果：
为验证所提出方法的有效性和可行性，本文设计了一组仿真实验。首先，利用实验平台采集到不同工况下轴承的振动信号，并通过模拟故障为实验数据注入故障。然后，将采集到的振动信号进行局域均值分解和包络谱分析，得到特征信号和包络谱。最后，利用神经网络对包络谱进行分类，实现对轴承故障的自动诊断。
实验结果表明，所提出的方法在轴承故障诊断方面具有很高的准确度和鲁棒性。通过对不同工况下的轴承进行模拟故障注入实验，实验结果表明所提出的方法可以准确地诊断出不同类型的轴承故障。与传统的振动分析方法相比，所提出的方法不仅提高了诊断的准确度，而且大大降低了诊断的时间成本。
结论：
本文提出了一种基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断方法。通过实验验证，该方法能够准确地识别不同类型的轴承故障，具有很高的准确度和鲁棒性。相比传统的振动分析方法，所提出的方法在轴承故障诊断方面具有更高的效率和精度。未来研究可以进一步优化算法，提高诊断的效果，并在实际工程应用中进行验证。