1、風(fēng)機(jī)是水泥廠生產(chǎn)中通風(fēng)收塵不可或缺的設(shè)備,范圍涉及到水泥生產(chǎn)的各個(gè)流程,一旦風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障,將會(huì)給企業(yè)帶來(lái)無(wú)法估量的損失。滾動(dòng)軸承是風(fēng)機(jī)中的重要部件,也是易損件,論文將以風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承為對(duì)象進(jìn)行研究。
　　對(duì)于滾動(dòng)軸承故障診斷來(lái)講,振動(dòng)信號(hào)分析是最有效的方法。本文針對(duì)軸承發(fā)生故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn),將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、排列熵與支持向量機(jī)(Support Vector Mac

2、hine,SVM)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)軸承的智能診斷。
　　由于軸承的振動(dòng)信號(hào)是非平穩(wěn)非線性的,本文從時(shí)頻分析的角度研究了EMD分析方法。針對(duì)EMD分解過(guò)程中的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題,提出了互相關(guān)延拓方法來(lái)進(jìn)行解決,消除端點(diǎn)處的振蕩現(xiàn)象,保證分解得到的是真實(shí)的本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)。將IMF量化為排列熵指標(biāo),分析了EMD排列熵作為軸承振動(dòng)信號(hào)特征信息的可行性和有效性,表明了EMD排列熵可以作為軸承振

3、動(dòng)信號(hào)的特征信息。
　　論文對(duì)SVM核函數(shù)的選用進(jìn)行了研究,提出了一種新的核函數(shù)。新核函數(shù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,核參數(shù)可以基于樣本自動(dòng)調(diào)整。利用新SVM核函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),可以有效的克服過(guò)學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)的發(fā)生。在新核函數(shù)與徑向基核函數(shù)訓(xùn)練模型的比較中發(fā)現(xiàn),新核函數(shù)的訓(xùn)練方法有更高的準(zhǔn)確率,更好的學(xué)習(xí)能力和泛化能力,能夠有效的對(duì)軸承故障進(jìn)行分類。
　　將本文方法應(yīng)用于風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承的診斷之中,采集軸