基于VMD和SVM的减速机滚动轴承状态辨识研究.pptxVIP

基于VMD和SVM的减速机滚动轴承状态辨识研究汇报人：2024-01-18REPORTING

目录引言减速机滚动轴承状态辨识基础理论基于VMD的减速机滚动轴承振动信号处理技术基于SVM的减速机滚动轴承状态辨识模型构建

目录基于VMD-SVM的减速机滚动轴承状态辨识系统设计与实现总结与展望

PART01引言REPORTING

减速机在机械设备中的重要作用：减速机是机械设备中不可或缺的传动部件，其性能状态直接影响整个设备的运行效率和安全性。滚动轴承状态监测的重要性：滚动轴承是减速机的核心部件之一，其运行状态对减速机的性能和寿命具有重要影响。因此，对滚动轴承的状态进行实时监测和辨识具有重要意义。基于VMD和SVM的状态辨识方法的优势：VMD（变分模态分解）是一种有效的信号处理方法，能够将复杂的信号分解为多个具有特定频率和幅值的模态分量。SVM（支持向量机）是一种强大的分类器，能够在高维空间中寻找最优分类超平面。将VMD和SVM相结合，可以实现对减速机滚动轴承状态的准确辨识。研究背景和意义

国内研究现状国内学者在减速机滚动轴承状态监测方面已经开展了大量研究工作，主要集中在信号处理、特征提取和模式识别等方面。但是，目前的研究还存在一些问题，如信号处理方法不够先进、特征提取不够准确等。国外研究现状国外学者在减速机滚动轴承状态监测方面也取得了显著进展，提出了许多先进的信号处理方法、特征提取方法和模式识别方法。其中，基于深度学习的状态监测方法受到了广泛关注。发展趋势未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，减速机滚动轴承状态监测技术将朝着智能化、自适应化方向发展。同时，随着新材料、新工艺的不断涌现，减速机滚动轴承的性能将不断提升，对其状态监测技术也提出了更高的要求。国内外研究现状及发展趋势

本课题旨在研究基于VMD和SVM的减速机滚动轴承状态辨识方法。首先，利用VMD方法对采集到的减速机滚动轴承振动信号进行模态分解，提取出反映轴承状态的特征向量；然后，利用SVM方法对特征向量进行分类，实现对轴承状态的准确辨识。研究内容本课题将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的研究方法。首先，对VMD和SVM的理论基础进行深入分析，建立相应的数学模型；然后，通过仿真实验验证所提方法的有效性和可行性；最后，在实际应用中对所提方法进行验证和优化。研究方法本课题研究内容和方法

PART02减速机滚动轴承状态辨识基础理论REPORTING

由内圈、外圈、滚动体和保持架组成，具有承受径向和轴向载荷的能力。滚动轴承基本结构通过滚动体在内、外圈之间的滚动实现轴承的旋转运动，降低摩擦系数，提高传动效率。工作原理减速机滚动轴承结构和工作原理

利用加速度传感器采集减速机滚动轴承的振动信号，为后续分析提供数据基础。振动信号采集提取振动信号的时域特征，如均值、峰值、均方根值等，用于描述信号的统计特性。时域分析通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，分析信号的频率成分及分布情况。频域分析振动信号分析技术

从振动信号中提取反映减速机滚动轴承状态的特征，如时域特征、频域特征、时频域特征等。根据特征对状态辨识的贡献程度，选择合适的特征组合，降低特征维度，提高计算效率。特征提取与选择方法特征选择特征提取

状态辨识模型建立及评估指标状态辨识模型基于支持向量机（SVM）建立减速机滚动轴承的状态辨识模型，实现轴承状态的自动识别。模型评估指标采用准确率、召回率、F1分数等指标评估状态辨识模型的性能，确保模型的有效性和可靠性。

PART03基于VMD的减速机滚动轴承振动信号处理技术REPORTING

变分模态分解（VMD）原理VMD是一种非递归、变分模态分解方法，通过构建并求解约束变分问题，将复杂的多分量信号分解为若干个具有特定带宽和中心频率的固有模态函数（IMF）。VMD实现过程首先初始化IMF分量及其中心频率，然后交替更新每个IMF分量，通过迭代优化算法不断逼近最优解，最终得到各IMF分量及其对应的中心频率。VMD算法原理及实现过程

振动信号预处理与降噪方法对原始振动信号进行去趋势项、重采样等预处理操作，以消除信号中的干扰成分和噪声。预处理采用小波阈值降噪、经验模态分解（EMD）降噪等方法对振动信号进行降噪处理，提高信号质量。降噪方法

时域特征提取VMD分解后各IMF分量的时域统计特征，如均值、方差、峰度等。频域特征对VMD分解后的各IMF分量进行频谱分析，提取频域特征，如功率谱密度、边际谱等。时频域特征结合时域和频域特征，提取时频域特征，如短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布等。基于VMD的特征提取方法030201

实验设计搭建减速机滚动轴承故障模拟实验台，采集不同状态下的振动信号，并进行标注。数据处理对采集的振动信号进行预处理和降噪处理，然后利用VMD算法进行模态