【故障诊断】化合物轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法附matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文聚焦化合物轴承故障诊断难题,创新提出基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)的诊断方法。针对化合物轴承运行数据高维、复杂且噪声干扰大的特点,借助 SBL 自动特征选择与高维数据处理优势,构建精准故障诊断模型。通过系统采集轴承振动、温度等多源数据,经特征提取与 SBL 算法深度分析,实现故障类型高精度识别。实验结果表明,该方法较传统技术在诊断准确率提升 [X]%,诊断时间缩短 [X]%,为化合物轴承可靠运行提供强有力的技术支撑。

一、引言

在现代高端装备制造与航空航天等领域,化合物轴承因具备优异的耐磨性、自润滑性及高化学稳定性,成为关键零部件。以航空发动机为例,其内部的化合物轴承需在高温、高压、高转速的极端工况下持续运转,长期承受交变载荷与复杂化学环境侵蚀,极易出现磨损、疲劳剥落、腐蚀等故障 。一旦轴承发生故障,轻则导致设备性能下降、生产效率降低,重则引发设备停机、安全事故,造成巨大经济损失与社会影响。据统计,在机械故障中,轴承故障占比高达 [X]%,而化合物轴承作为精密部件,其故障诊断难度更大,因此研究高效精准的诊断方法迫在眉睫。

传统的化合物轴承故障诊断手段,如振动频谱分析、油液铁谱分析、红外热像检测等,存在诸多局限性。振动频谱分析依赖人工提取特征,对早期微弱故障特征辨识度低;油液铁谱分析周期长、成本高,难以满足实时监测需求;红外热像检测易受环境温度影响,诊断准确性欠佳 。随着工业大数据与人工智能技术的蓬勃发展,基于机器学习的数据驱动诊断方法成为研究热点。其中,稀疏贝叶斯学习凭借其独特的自动特征选择机制,能从海量数据中精准筛选关键故障特征,有效降低数据维度,提升模型泛化能力,为化合物轴承故障诊断开辟了新路径 。

二、稀疏贝叶斯学习方法原理

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三、基于稀疏贝叶斯学习的化合物轴承故障诊断模型构建

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四、结果分析

  1. 诊断准确率对比:实验结果表明,SBL 方法在测试集上的故障诊断准确率达到 [X]%,显著高于 SVM 的 [X]%、ANN 的 [X]% 和 BC 的 [X]% 。SBL 凭借自动特征选择能力,有效剔除冗余特征,聚焦关键故障信息,提升了诊断准确性。
  1. 诊断时间对比:SBL 方法平均诊断时间为 [X] s,SVM 为 [X] s,ANN 为 [X] s,BC 为 [X] s 。SBL 通过特征稀疏化,减少了模型计算量,在保证高准确率的同时,大幅缩短了诊断时间,满足实时监测需求。
  1. 特征选择分析:对 SBL 模型选择的特征进行可视化分析,发现其重点保留了故障特征频率成分、峭度等关键特征,与轴承故障机理高度吻合,验证了 SBL 特征选择的有效性 。

五、结论与展望

本研究成功将稀疏贝叶斯学习应用于化合物轴承故障诊断,构建了高效精准的诊断模型。实验结果表明,该方法在诊断准确率与效率上优于传统方法,能有效应对化合物轴承故障诊断中的高维数据处理与特征选择难题。

然而,实际工业场景中,化合物轴承运行工况更为复杂多变,存在多种故障耦合、工况突变等情况。未来研究将聚焦以下方向:一是优化稀疏贝叶斯学习算法,提升其对复杂故障模式与微弱故障信号的识别能力;二是融合深度学习、迁移学习等技术,构建混合智能诊断模型,增强模型泛化性;三是开发便携式、智能化的化合物轴承故障诊断系统,实现故障在线实时监测与预警 。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 苑进.贝叶斯学习框架下非线性制造过程建模及多目标优化关键技术研究[D].上海大学,2008.DOI:CNKI:CDMD:1.2008.198509.

[2] 郜丽鹏,杜旭华.基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计[J].应用科技, 2018, 45(6):5.DOI:10.11991/yykj.201712017.

[3] 杜瑞.基于稀疏贝叶斯的压缩感知DOA算法研究[D].哈尔滨工程大学,2019.

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