基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断.pdf

【基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断】 在现代工业中，滚动轴承是关键的机械部件，其运行状态直接影响到整个设备乃至生产线的稳定运行。传统的故障诊断方法往往耗时且效率低下，随着科技的发展，机器学习算法已经成为解决这一问题的有效工具。本文探讨了一种直接对滚动轴承振动信号进行关键特征提取的方法，并结合多种机器学习算法，如C4.5决策树、Cart决策树、BP神经网络和SVM（支持向量机），实现滚动轴承的在线故障诊断。 数据预处理是构建故障诊断模型的基础。对于原始的振动数据，作者进行了有针对性的数据选取，提取了40万个和4万个数据点作为两个不同的样本集。同时，根据轴承的四种状态（正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障）对数据进行分类。接着，利用数学公式计算出每个小样本的7个关键特征值，这些特征包括有量纲的平均值和均方根值，以及无量纲的峰值、脉冲、裕度、波形和峭度指标。 接下来，模型生成阶段涉及模型训练和优化。C4.5算法是一种经典的决策树学习算法，它通过构建树状结构来实现数据分类，适用于处理离散型和连续型特征。Cart算法（Classification and Regression Tree）则以其对异常值的鲁棒性和处理连续变量的能力著称。BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用于模式识别和预测的深度学习模型，通过反向传播调整权重以提高预测精度。SVM算法以其优秀的分类性能和泛化能力，在许多领域都有出色表现，特别适用于小样本数据集。 实验结果显示，基于C4.5、Cart、BP和SVM的模型都能有效地识别滚动轴承是否出现故障及其类型，准确率较高，可以达到良好的故障监测和诊断效果。其中，SVM算法的诊断准确率尤为突出，更适宜于滚动轴承的故障诊断。 本文的研究不仅提供了多种机器学习算法在滚动轴承故障诊断中的应用实例，还强调了特征选择的重要性。通过对大量实验样本的对比验证，选取了最优的7个特征值作为模型输入，提高了诊断的准确性和效率。这种方法对于实时监控和预防性维护具有重要意义，能够及时发现故障，减少不必要的停机时间和经济损失。 总结来说，机器学习算法在滚动轴承在线故障诊断中展现了巨大的潜力，尤其是SVM算法，它的应用有助于简化诊断流程，提高诊断准确性，对于保障工业生产的安全和效率有着重要价值。未来的研究可以进一步探索更多先进的机器学习算法，优化特征选择，以提升故障诊断的精确度和实时性。