滚动轴承早期故障优化粒子群算法优化的随机共振诊断法
摘要:滚动轴承作为工业设备中常见的关键部件之一,其早期故障的准确诊断对于预防设备故障和提
高设备可靠性至关重要。然而,由于滚动轴承结构复杂、故障信号微弱等原因,导致其早期故障诊断
难度较大。本文针对滚动轴承不同零件早期故障诊断难的问题,提出了一种粒子群算法优化的随机共
振诊断方法。该方法以信噪比为目标,采用正弦加噪信号进行仿真实验验证了粒子群算法优化的随机
共振诊断的可行性。实测信号实验结果表明,粒子群算法优化的随机共振诊断方法对于轴承内圈、外
圈故障具备直接诊断能力,为滚动轴承不同零件早期故障诊断提供了一种新思路。
关键词:滚动轴承;早期故障;粒子群算法;随机共振;诊断
1. 引言
滚动轴承作为工业设备中常见的关键部件之一,其在机械运转过程中承受着较大的载荷和转速,容易
受到磨损、损伤等故障的影响。因此,早期故障的准确诊断对于预防设备故障和提高设备可靠性具有
重要意义。然而,由于滚动轴承结构复杂、故障信号微弱等原因,导致其早期故障诊断难度较大,一
直以来都是研究领域的热点之一。
2. 相关工作
在早期故障诊断领域,已经有许多方法被提出和应用,包括傅里叶变换、小波变换、时频分析等。然
而,这些方法在处理滚动轴承早期故障时存在一些问题,如对故障频率的确定性要求高、对信噪比要
求高等。因此,需要寻找一种新的方法来解决这些问题。
3. 粒子群算法优化的随机共振诊断方法
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,通过模拟鸟群觅食行为,寻找最优解。本研究将粒子群
算法应用于滚动轴承早期故障诊断中,通过优化随机共振的诊断方法,提高了故障诊断的准确性。
3.1. 信噪比为目标的随机共振诊断法
在滚动轴承早期故障诊断中,信噪比是一个重要的评价指标。本方法通过优化随机共振的诊断方法,
以信噪比为目标,提高了故障诊断的准确性。具体步骤如下:
步骤一:采集滚动轴承的振动信号。
步骤二:对振动信号进行预处理,包括滤波、降噪等。
步骤三:利用粒子群算法优化参数,寻找最佳的随机共振诊断方法。
步骤四:对优化后的随机共振诊断方法进行仿真实验,验证其可行性。
步骤五:通过实测信号实验,验证优化后的随机共振诊断方法对于轴承内圈、外圈故障的直接诊断能
力。
3.2. 仿真实验结果分析