关键词：滚动轴承;;瞬态动力学分析;;完全总体经验模态分解;;故障诊断;;故障程度
摘 要：滚动轴承是汽车变速器的关键零部件,而变速器中的滚动轴承的故障信号具有非平稳、非线性、非高斯性的特点,且信噪比低,因此故障特征不易提取,从而增加了滚动轴承故障诊断的难度。因此,对汽车变速器轴承进行故障诊断和状态监测,从而保证其安全可靠地运行,对提高变速器乃至汽车的安全性能都有重要的意义。为了对变速器轴承进行故障诊断,本文进行了以下几方面的研究:(1)对轴承模型进行三维建模,然后通过Ansys Workbench软件模拟出滚动轴承在变速器中的工作情况,并详细描述了仿真方法,进而得出在滚动轴承在变速器中工作时候的振动信号具有非线性、非平稳性、非高斯性。(2)针对信号的非线性、非平稳性、非高斯性这种特点,选用了CEEMD这种方法对信号进行处理,同时阐述了CEEMD相比于EMD和EEMD的优点,并且进行了信号的验证。(3)通过对比各时域指标的优缺点,确定峭度指标为故障轴承的特征,进而求解经CEEMD分解后所得的IMF分量的峭度指标,组成故障轴承的特征向量,形成高维数组,然后通过拉普拉斯分值的方法进行IMF分量的选取,进行降维处理,进而组成特征矩阵,为后期数据分类做准备。(4)根据支持向量机的特点,并利用粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,最后对样本进行测试,验证了所构建的支持向量机模型具有良好的分类性能,不仅可以把内圈、外圈、滚动体的故障识别出来,还可以对故障程度早期、中期、晚期进行分类,并且准确性较高。
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