关于滚动轴承故障振动信号分析方法的研究

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简介：
本研究致力于探索和改进用于分析滚动轴承在运行中产生的振动信号的方法，旨在通过深入理解这些信号来更早地预测并诊断设备故障。通过对现有技术进行评估及创新性开发新算法，力求提高滚动轴承的维护效率与可靠性，从而减少意外停机时间，提升工业生产的安全性和经济效益。针对滚动轴承故障信号的非平稳性和非高斯特性,本段落提出了一种结合时域分析与小波分析的方法来进行故障诊断。基于对不同信号分析方法理论的研究，以滚动轴承外圈发生振动故障的情况为例，应用了多种信号处理技术进行研究和对比。结果表明，在对滚动轴承故障进行分析时，各种方法各有特点。因此在实际操作中可以综合运用时域分析与小波分析的方法来实现滚动轴承状态的实时监测以及精确地定位故障位置。

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关于滚动轴承故障振动信号分析方法的研究

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本研究致力于探索和改进用于分析滚动轴承在运行中产生的振动信号的方法，旨在通过深入理解这些信号来更早地预测并诊断设备故障。通过对现有技术进行评估及创新性开发新算法，力求提高滚动轴承的维护效率与可靠性，从而减少意外停机时间，提升工业生产的安全性和经济效益。针对滚动轴承故障信号的非平稳性和非高斯特性,本段落提出了一种结合时域分析与小波分析的方法来进行故障诊断。基于对不同信号分析方法理论的研究，以滚动轴承外圈发生振动故障的情况为例，应用了多种信号处理技术进行研究和对比。结果表明，在对滚动轴承故障进行分析时，各种方法各有特点。因此在实际操作中可以综合运用时域分析与小波分析的方法来实现滚动轴承状态的实时监测以及精确地定位故障位置。

关于采煤机摇臂轴承故障诊断的振动信号分析研究

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本研究聚焦于通过振动信号分析来识别和诊断采煤机摇臂轴承故障，旨在提升煤矿机械设备的安全性和运行效率。针对采煤机摇臂轴承故障频发的问题及其对安全生产的严重影响，开展了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为了准确识别此类故障，采用集合经验模态分解（EEMD）方法处理原始振动数据，并提取前8个本征模态函数的能量占总能量的比例作为关键特征信息。这些特征随后被输入支持向量机（SVM）用于模式识别和分类。试验结果显示，结合使用集合经验模态分解和支持向量机的方法能够有效地应对采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号问题，并且总体故障识别率达到88.33%，从而实现了对这些复杂条件下轴承故障的准确诊断。

滚动轴承的故障诊断分析

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本研究聚焦于滚动轴承的故障诊断技术，通过深入分析其工作状态和常见问题，提出有效的检测与预防策略，旨在提高设备运行的安全性和可靠性。本段落档主要介绍了滚动轴承故障分析的过程、频谱分析方法以及扰动频率的计算，并详细阐述了轴承失效的九个阶段。

关于轴承振动与故障特征的分析.pdf

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本文档深入探讨了轴承在运行过程中的振动特性，并分析了这些振动信号如何反映设备潜在故障的信息。通过研究不同类型的故障模式及其对应的振动特征，为早期诊断和预测维护提供了有价值的见解。轴承振动及故障特征分析

轴承振动信号的特征提取与故障诊断研究

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本研究聚焦于通过分析轴承振动信号进行特征提取和故障诊断的方法探索，旨在提高机械设备健康监测的精度与效率。为了快速准确地识别轴承故障,本段落研究了轴承振动信号的时域特征和小波包能量特征提取方法，并通过实验分析最终选择了无量纲时域特征和小波包能量特征作为主要的轴承故障特征。采用“一对多”支持向量机分类算法对正常、外圈故障、内圈故障以及滚动体故障四类数据进行了诊断，结果显示该方法具有96%的准确率。

基于滚动轴承的故障诊断方法

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本研究提出了一种基于信号处理和机器学习技术的创新滚动轴承故障诊断方法，旨在提高机械设备的运行可靠性和维护效率。为解决基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中的参数优化问题，本段落提出了一种改进的果蝇优化算法。该算法以模式分类准确率为依据来定义果蝇的味道浓度函数，并利用此算法对支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过结合改进后的果蝇优化算法和支持向量机技术来进行滚动轴承故障模式的分类诊断，实验结果表明，改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度与寻优效率；基于该方法的支持向量机在滚动轴承故障诊断中能实现更高的分类准确率。

滚动轴承故障检测中的信号包络谱分析

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简介：本文探讨了在滚动轴承故障检测中应用信号包络谱分析技术的有效性。通过深入研究该方法能够显著提升早期故障识别准确率，并减少误报，为机械设备维护提供有力支持。本资源为复现论文《基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断》的配套资源，利用包络谱作为优化算法的目标函数，并且可以根据包络谱绘制图形。该函数中调用了求频谱的函数，其中包括信号时频转换的相关内容（如PinPu.m文件）。

基于包络谱的滚动轴承振动信号分析

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本研究探讨了利用包络谱技术对滚动轴承振动信号进行深入分析的方法，旨在有效识别和评估其运行状态及故障特征。采用基于Hilbert包络解调的包络谱分析方法可以清晰地显示与轴承故障特征频率成倍数关系的包络谱线，适用于轴承故障诊断。

客车滚动轴承故障树分析（1992）

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本文发表于1992年，采用故障树分析方法系统地研究了客车滚动轴承的潜在故障模式及其原因，为提高铁路运输安全提供了理论依据。本段落基于南昌车辆段1990年1月至1991年3月期间对客车滚动轴承的检修统计数据，运用故障树分析法探讨了客车滚动轴承常见的问题及其成因。研究表明，导致这些问题的主要原因是使用的2724（或2726）型号轴承承载能力不足。因此建议，在选择更高承载能力的轴承的同时，采用状态监测及故障诊断技术对滚动轴承实施状态维修策略。

基于SVM的滚动轴承故障诊断研究（2011年）

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本研究探讨了利用支持向量机(SVM)技术对滚动轴承进行故障诊断的方法，并分析了其在2011年的应用进展和效果。支持向量机（SVM）方法是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型机器学习算法，并在故障诊断领域得到了广泛应用。本段落探讨了SVM分类算法在此领域的应用，并通过滚动轴承的实验进行了验证。