【正文】 文、譯文原文（復(fù)印件）次序裝訂 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） V 摘 要 燃?xì)廨啓C(jī)的關(guān)鍵部件之一滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生最易產(chǎn)生故障的零件，它運(yùn)行的正常與否直接影響到整臺(tái)機(jī)器的性能。 ：任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印 件和電子版，允許論文被查閱和借閱。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。 作者簽名： 日 期： 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） III 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） I 艦用燃?xì)廨啓C(jī)某關(guān)鍵部件故障診斷方法研究 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） II 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。本人授權(quán) 大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） IV 注 意 事 項(xiàng) （論文）的內(nèi)容包括： 1）封面（按教務(wù)處制定的標(biāo)準(zhǔn)封面格式制作） 2）原創(chuàng)性聲明 3）中文摘要（ 300 字左右）、關(guān)鍵詞 4）外文摘要、關(guān)鍵詞 5）目次頁(yè) （附件不統(tǒng)一編入） 6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結(jié)論 7）參考文獻(xiàn) 8）致謝 9）附錄（對(duì)論文支持必要時(shí)） ：理工類(lèi)設(shè)計(jì)（論文）正文字?jǐn)?shù)不少于 1 萬(wàn)字（不包括圖紙、程序清單等），文科類(lèi)論文正文字?jǐn)?shù)不少于 萬(wàn)字。 、圖表要求： 1）文字通順，語(yǔ)言流暢，書(shū)寫(xiě)字跡工整，打印字體及大小符合要求，無(wú)錯(cuò)別字，不準(zhǔn)請(qǐng)他人代寫(xiě) 2）工程設(shè)計(jì)類(lèi)題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計(jì)算機(jī)繪制，所有圖紙應(yīng)符合國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。防止故障升級(jí)，發(fā)生災(zāi)難性事故。 本文主要以燃?xì)廨啓C(jī)的滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象，利用測(cè)量的軸承振動(dòng)信號(hào)參數(shù)來(lái)進(jìn)行故障診斷，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)某一動(dòng)態(tài)的模擬原理，應(yīng)用到對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷的具體方面，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ Adaptive Network Fuzzy Inference System） 的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng) ， 在 MATLAB 軟件里對(duì)構(gòu)造的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我們就可以對(duì)滾動(dòng)狀態(tài)故障進(jìn)行診斷。 BP neural work。燃?xì)廨啓C(jī)在陸上和航海交通領(lǐng)域中也占有越來(lái)越重要的地位，由于其較高的熱效率和較小的排氣污染，在能源和電力部門(mén)也日益成為動(dòng)力設(shè)備的主流產(chǎn)品，它們一旦發(fā)生事故或出現(xiàn)故障就會(huì)給生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)造成極其嚴(yán)重的影響。由于燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷和狀態(tài)監(jiān)控能大大提高機(jī)組運(yùn)行的安全性和可靠性，大幅度降低維護(hù)和維修成本，所以燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷模型的研究有著重要的理論意義和較高的應(yīng)用價(jià)值。軸承的故障會(huì)導(dǎo)致燃?xì)廨啓C(jī)設(shè)備的劇烈振動(dòng)，產(chǎn)生刺耳的噪聲，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起設(shè)備損壞、動(dòng)力停止甚至機(jī)械事故，且燃?xì)廨啓C(jī)滾動(dòng)軸承造成的事故往往是突發(fā)的，若在交通運(yùn)輸中還會(huì)引發(fā)重大的交通事故，造成人員傷亡 。因此，對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷和狀態(tài)預(yù)測(cè)具有重要的實(shí)際意義，也是燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷領(lǐng)域的重點(diǎn)之一。有的軸承已大大超過(guò)設(shè)計(jì)壽命而依然完好地工作，而有的軸承遠(yuǎn)未達(dá)到設(shè)計(jì)壽命就出現(xiàn)了各種故障。另一方面，把未達(dá)到設(shè)計(jì)壽命而出現(xiàn)故障的軸承堅(jiān)持使用到定時(shí)維修時(shí)拆下來(lái) 作為報(bào)廢處理，使得機(jī)械在軸承出現(xiàn)故障后和拆下前這段時(shí)間內(nèi)工作精度下降，或者未到維修時(shí)沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 間就出現(xiàn)嚴(yán)重故障，導(dǎo)致整個(gè)機(jī)械出現(xiàn)嚴(yán)重事故。 研究意義 作為一個(gè)典型的復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)，燃?xì)廨啓C(jī)是由大量相互聯(lián)系但工作過(guò)程又彼此不同的部件組成，在惡劣的工作條件（高溫、高壓、強(qiáng)腐蝕、高密度的能量釋放）使其成為整個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)中故障的敏感多發(fā)部位，其故障的發(fā)生和發(fā)展具有快速和破壞性極大的特點(diǎn)。其研究的主要意義。 (2) 推動(dòng)燃?xì)廨啓C(jī)維修理念的改革 傳統(tǒng)的燃?xì)廨啓C(jī)維修思想是經(jīng)驗(yàn)性，即“以預(yù)防為主”的思想，維修方式是按預(yù)先規(guī)定的周期進(jìn)行定時(shí)維修。 (3) 提高經(jīng)濟(jì)效益 燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷系統(tǒng)能夠在零部件、勞動(dòng)力、燃油、使用時(shí)間和后勤保障方面節(jié)省支出，具有較高的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用價(jià)值。采用振動(dòng)信號(hào)分析法對(duì)滾動(dòng)軸承系統(tǒng)相關(guān)故障診斷效果較好。通過(guò)建立適合的燃?xì)廨啓C(jī)故障模型， 可以為故障診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)提供基礎(chǔ)。 在動(dòng)力系統(tǒng)中燃?xì)廨啓C(jī)有著重要地位，而燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷技術(shù)也是國(guó)內(nèi)外研究的一個(gè)熱點(diǎn)。目前研究比較多且相對(duì)來(lái)說(shuō)較為成熟的是應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為燃?xì)廨啓C(jī)的關(guān)鍵部件進(jìn)行故障診斷，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法往往需要大量的訓(xùn)練樣本才會(huì)獲得比較好的效果， 在小樣本情況下的其效果往往不盡如人意。針對(duì)這一點(diǎn)，本次課題主要以 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷算法為研究對(duì)象進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)。 而 1976 年， Willsky 在發(fā)表于 Automatic 上的論文《 A survey of sedign methods for failure detection in dynamic systems》則被認(rèn)為是世界上第一篇故障檢測(cè)和診斷方面的綜述性文章。 美國(guó)是最先開(kāi)展燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷研究的國(guó)家，在相關(guān)的研究 領(lǐng)域一直處于世界一流的水平，其他國(guó)家在燃?xì)廨啓C(jī)的故障診斷領(lǐng)域也有理論和技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。 應(yīng)用信息 /數(shù)據(jù)融合的方法， 2020 年 Karim Salahshoor 提出了一種新的故障檢測(cè)和診斷方法。此外，還有美國(guó)國(guó)防部資助開(kāi)發(fā)的聲納信號(hào)處理系統(tǒng)和美國(guó)國(guó)家航空航天局主導(dǎo)的應(yīng)用信息融合技術(shù)診斷 C17 飛機(jī)故障的實(shí)例。自80 年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)諸多高校及研究所的專家學(xué)者不斷開(kāi)展對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)的故障診斷與診斷研究，在理論上取得了一定的研究成果，提出相對(duì)豐富的算法和模型，為工程實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。 2020 年翁史烈等在《基于熱力參數(shù)的燃?xì)廨啓C(jī)智能故障診斷》一文中提出了故障與征兆 之間定量關(guān)系的求取方法，并在此基礎(chǔ)上研究了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。 2020 年卜凱旗在《在燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)》一文中研發(fā)了一套燃?xì)廨啓C(jī)振動(dòng)監(jiān)測(cè)、故障診斷系統(tǒng) ,該系統(tǒng)通過(guò)振動(dòng)數(shù)據(jù)采集、分析，機(jī)組運(yùn)行中出現(xiàn)的異常情況可以及時(shí)地被反映出來(lái)，并通過(guò)專家診斷系統(tǒng)采用多種數(shù)據(jù)分析方法互為補(bǔ)充，從而獲得較好的故障診斷結(jié)果。 在 2020 年《模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷專家系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用》陳旸等提出了針對(duì)故障診斷專家系統(tǒng)中自學(xué)習(xí)能力弱和不能描述模糊性知識(shí)的問(wèn)題 ,提出了一種將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于故障診斷專家系統(tǒng)的研究方法 ,既可以使故障診斷專家系統(tǒng)根據(jù)事例和數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)新的知識(shí)和信息 ,又增強(qiáng)了系統(tǒng)描述模糊性知識(shí)的能力 ,使得診斷結(jié)果更加符合診斷工作人員的需要。 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 2020 年上海交通大字的夏迪針對(duì) PG917E 型單軸發(fā)電燃?xì)廨啓C(jī)，提出丁基十非線性模型的全斷方法，采用無(wú)約束的優(yōu)化方法優(yōu)化模型輸出值 與實(shí)際測(cè)量值的偏差，結(jié)果表明該方法精度較高，收斂性好，達(dá)到工程應(yīng)用的目的。 近年來(lái)，隨著燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展，故障預(yù)測(cè)與健康管理 (Prognostic andHealth Management / Monitoring, PHM)系統(tǒng)獲得了廣泛的關(guān)注，以達(dá)到對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)的健康 進(jìn)行管理、故障預(yù)測(cè)、以及壽命預(yù)估的目的。因此，設(shè)計(jì)有效的故障診斷方法對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行故障診斷尤為重要。如何從復(fù)雜的軸承故障參數(shù)中選取合適的故障參數(shù)，如何由故障特征確定對(duì)應(yīng)的故障類(lèi)型，如何實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)并通過(guò)仿真測(cè)試是本文研 究的主要內(nèi)容。 第 3 章：系統(tǒng)地介紹了 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 ANFIS 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)過(guò)程，選用合適的算法以使得其能夠更加適合于滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用。利用我們采集的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分別構(gòu)造了基于軸承振動(dòng)參數(shù)的正常及故障狀態(tài)的訓(xùn)練樣本，在 MATLAB 環(huán)境中對(duì)構(gòu)建的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，驗(yàn)證了故 障診斷系統(tǒng)對(duì)滾動(dòng)軸承不同狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的有效性。 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 第 6 章： 對(duì)以上 兩種 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷器的診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析 。 滾動(dòng)軸承故障的總體方案設(shè)計(jì) 燃?xì)廨啓C(jī)軸承系統(tǒng)智能故障診斷技術(shù)進(jìn)行總體方案設(shè)計(jì)如圖 所示，主要由信息采集模塊、 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模塊構(gòu)成。 燃?xì)廨啓C(jī)軸承系統(tǒng)在工作時(shí)通過(guò)傳感器采集其 工作過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)信息量較大，有些數(shù)據(jù)并不適合作為故障診斷的參考數(shù)據(jù)，所以需要對(duì)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如濾波，篩選，整形等等。 滾動(dòng)軸承機(jī)理及故障類(lèi)型 滾動(dòng)軸承在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中難免會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，當(dāng)滾動(dòng)軸承存在缺陷時(shí)，其振動(dòng)將呈沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 現(xiàn)出一定的特征，測(cè)量的振動(dòng)信號(hào)作為滾動(dòng)軸承故障的信息載體，具有適用性強(qiáng)、效果好、測(cè)取簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，根據(jù)所監(jiān)測(cè)頻帶的不 同，可將滾動(dòng)軸承缺陷的振動(dòng)信號(hào)劃分為低頻診斷和高頻診斷，其中低頻診斷主要是針對(duì)滾動(dòng)軸承中各元件缺陷的旋轉(zhuǎn)特征頻率進(jìn)行的 。它們?cè)谠砩蠜](méi)有太大的區(qū)別，都要通過(guò)頻譜分析等手段，找出不同元件 (內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體等 )的缺陷特征頻率，以此判斷滾動(dòng)軸承的缺陷部位及其嚴(yán)重程度。 滾動(dòng)軸承基本結(jié)構(gòu) 滾動(dòng)軸承是由外圈、內(nèi)圈、滾動(dòng)體和保持架等元件組成的。在大多數(shù)情況下外圈不動(dòng)，而內(nèi)圈隨軸回轉(zhuǎn)。滾動(dòng)體的形式有球形、圓形、錐柱形和鼓形等。圖 為滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)圖。 d 一一滾動(dòng)體 直徑 。 2r 一一外環(huán)滾道的半徑 。 滾動(dòng)軸承故障類(lèi)型 滾動(dòng)軸承不同類(lèi)型的故障會(huì)引起軸承系統(tǒng)不同性質(zhì)的特征振動(dòng)，按照振動(dòng)信號(hào)的不同，滾動(dòng)軸承故障可以劃分為如圖 所示的形式。當(dāng)軸承存在局部損傷時(shí)，損傷沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 點(diǎn)通過(guò)軸承元件表面時(shí)要產(chǎn)生突變的沖擊脈沖力，該脈沖力是一個(gè)寬帶信號(hào)，所以必然覆蓋軸承系統(tǒng)的高頻固有振動(dòng)頻率而引起諧振，從而產(chǎn)生沖擊振動(dòng)。對(duì)發(fā)生在不同位置的損傷，沖擊具有不同的頻率。 滾動(dòng)軸承參數(shù)選取及處理 軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)的獲取來(lái)源于軸承實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的數(shù)據(jù)，通過(guò)適宜地選取參數(shù)和在實(shí)驗(yàn)裝置運(yùn)行時(shí)正確地記錄數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)能夠真實(shí)準(zhǔn)確地反映軸承的運(yùn)行狀態(tài)，利于后面的分析計(jì)算，用加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，膠合在滾動(dòng)軸承的外圈上。 軸 承加 速 度 傳感 器數(shù) 據(jù) 采 集系 統(tǒng)軸 承 故 障診 斷 系 統(tǒng) 圖 （ 1）軸承 :這里所使用的軸承包括了正常的和有故障的軸承，實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，所獲取的數(shù)據(jù)就相應(yīng)地代表軸承狀態(tài)。與位移傳感器或速度傳感器相比，加速度傳感器頻率響應(yīng)范圍更寬，能夠獲得更多的頻率成分 信號(hào)。 (3) 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) :通過(guò)傳感器將信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集卡，采集得到滾動(dòng)軸承的各種狀態(tài)振動(dòng)數(shù)據(jù)，測(cè)得的加速度信號(hào)是模擬信號(hào)，要輸入計(jì)算機(jī)必須進(jìn)行 A/D 轉(zhuǎn)換。 (4) 軸承故障診斷系統(tǒng)將在后續(xù)章節(jié)中介紹。 故 障只能作為物理參數(shù)表現(xiàn)出來(lái)，只要滾動(dòng)軸承的狀態(tài)發(fā)生了變化 (即有故障產(chǎn)沈陽(yáng)航空航天大學(xué)北方科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 生 )，就必定會(huì)影響到與之相聯(lián)系的各個(gè)物理參數(shù)的變化；而故障類(lèi)型與各物理參數(shù)的關(guān)系強(qiáng)弱是我們最感興趣的問(wèn)題，