【摘 要】
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滚动轴承是很多机械设备中非常重要的零部件。保证轴承的正常运转、及时发现滚动轴承的故障类型具有重要的经济价值和意义。本文以滚动轴承为研究对象,以实现一种能够对滚动轴承进行故障诊断的方法并将其应用到齿轮箱典型故障仿真软件中为目标,做了如下工作:（1）针对EMD分解适用于处理非平稳的振动信号的特点,研究了该方法及其改进方法EEMD在信号分解方面的应用。由于EEMD方法分解出来的分量仍然存在模态混叠问题和
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滚动轴承是很多机械设备中非常重要的零部件。保证轴承的正常运转、及时发现滚动轴承的故障类型具有重要的经济价值和意义。本文以滚动轴承为研究对象,以实现一种能够对滚动轴承进行故障诊断的方法并将其应用到齿轮箱典型故障仿真软件中为目标,做了如下工作:（1）针对EMD分解适用于处理非平稳的振动信号的特点,研究了该方法及其改进方法EEMD在信号分解方面的应用。由于EEMD方法分解出来的分量仍然存在模态混叠问题和虚假分量较多的问题,提出了MEEMD分解方法。以多尺度排列熵和时间特征尺度平稳度作为准则,在分解过程中去除异常信号,解决了EEMD方法存在的模态混叠和虚假分量问题。并通过实验验证了MEEMD方法的有效性。（2）针对支持向量机训练大量样本数据耗费时间较长,不符合齿轮箱典型故障仿真响应软件需要实时训练模型的需求,提出了改进的支持向量机。首先Mini Batch-Kmeans算法和支持向量机快速寻找到近似支持向量,然后利用近似支持向量在原始样本中筛选出近似支持向量附近的样本,再利用筛选出的少量样本训练分类模型。通过实验验证了改进的支持向量机确实能在保证分类准确率的同时大幅度减少训练时间。（3）基于MEEMD和改进支持向量机的故障诊断方法,设计并实现了齿轮箱典型故障仿真响应软件。该软件能够对滚动轴承进行参数化建模、振动信号仿真实测对比、故障诊断模型训练和故障诊断。
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