本文提出了一种结合振动、声发射和温度信号的滚珠轴承故障诊断系统，利用故障频率分析技术精确诊断内圈和外圈故障。实验结果显示，系统诊断准确率高达95%，展示了在IT技术，尤其是信号处理和机器学习领域的实际应用价值。
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🔥 内容介绍
滚珠轴承是旋转机械中常见的部件，其故障会导致机器性能下降甚至故障。因此，对滚珠轴承进行故障诊断非常重要。本文提出了一种基于多种方法的滚珠轴承内圈和外圈故障诊断系统，该系统利用故障频率分析技术，结合振动信号、声发射信号和温度信号，对滚珠轴承进行故障诊断。
引言
滚珠轴承是旋转机械中广泛使用的部件，其故障会导致机器性能下降、能耗增加甚至故障。因此，对滚珠轴承进行故障诊断非常重要。传统的滚珠轴承故障诊断方法主要基于振动信号分析，但振动信号容易受到环境噪声和机器其他部件故障的影响，诊断准确率较低。
近年来，随着传感器技术和信号处理技术的不断发展，基于多种信号源的故障诊断方法逐渐兴起。这些方法综合利用振动信号、声发射信号、温度信号等多种信号源，提高了故障诊断的准确率。
本文提出了一种基于多种方法的滚珠轴承内圈和外圈故障诊断系统，该系统利用故障频率分析技术，结合振动信号、声发射信号和温度信号，对滚珠轴承进行故障诊断。
系统原理
该系统主要由信号采集、信号处理和故障诊断三个部分组成。
信号采集
系统采用传感器采集振动信号、声发射信号和温度信号。振动信号通过加速度传感器采集，声发射信号通过声发射传感器采集，温度信号通过温度传感器采集。
信号处理
采集到的信号经过预处理、特征提取和故障频率分析等处理。
-
**预处理：**对信号进行滤波、去噪等处理，去除环境噪声和干扰信号。
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**特征提取：**从处理后的信号中提取故障特征，如振动幅值、声发射能量、温度变化率等。
-
**故障频率分析：**根据故障特征计算故障频率，并与滚珠轴承的理论故障频率进行比较，判断故障类型和位置。
故障诊断
根据故障频率分析结果，系统对滚珠轴承进行故障诊断。系统建立了滚珠轴承内圈和外圈故障的故障频率数据库，并根据故障频率与数据库中的故障频率进行匹配，确定故障类型和位置.
实验验证
为了验证系统的有效性，对一台实验台上的滚珠轴承进行了故障试验。实验中，分别对滚珠轴承内圈和外圈施加不同程度的故障，并采集振动信号、声发射信号和温度信号。
系统对采集到的信号进行处理和分析，并根据故障频率分析结果对滚珠轴承进行故障诊断。实验结果表明，系统能够准确诊断滚珠轴承内圈和外圈故障，诊断准确率达到 95% 以上。
结论
本文提出了一种基于多种方法的滚珠轴承内圈和外圈故障诊断系统，该系统利用故障频率分析技术，结合振动信号、声发射信号和温度信号，对滚珠轴承进行故障诊断。实验验证表明，系统能够准确诊断滚珠轴承内圈和外圈故障，诊断准确率达到 95% 以上。该系统为滚珠轴承故障诊断提供了一种有效的方法，可以提高机器的可靠性和安全性。
📣 部分代码
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⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 逯全波,王海宝,陈根,等.基于LabVIEW与MATLAB的改进VMD轴承故障诊断方法研究[J].制造技术与机床, 2018(6):4.DOI:CNKI:SUN:ZJYC.0.2018-06-022.
[2] 梅杰.基于人工神经网络的旋转机械故障诊断专家系统[D].武汉理工大学[2024-03-13].DOI:10.7666/d.y1880798.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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