基于二次CEEMDAN与CCJC算法的滚动轴承故障冲击特征提取技术研究.docx
基于二次CEEMDAN与CCJC算法的滚动轴承故障冲击特征提取技术研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
滚动轴承故障诊断概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1滚动轴承的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2故障类型及检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
基于CEEMDAN的信号预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.1CEEMDAN基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.3基于CEEMDAN的信号预处理实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
CCJC算法及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
4.1CCJC算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.2CCJC在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
基于二次CEEMDAN与CCJC的故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
5.1二次CEEMDAN的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
5.2二次CEEMDAN与CCJC结合的故障诊断模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
6.1数据集选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
6.2故障检测效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
7.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
7.2展望未来的研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.内容概要
本研究致力于深入探索基于二次CEEMDAN（互补经验模态分解算法）与CCJC（自适应噪声消除与协同聚类）算法相结合的滚动轴承故障冲击特征提取技术。我们将详细阐述该技术的理论基础、实现方法及其在实际应用中的优势。通过对比分析传统方法，本研究将展示新算法在滚动轴承故障诊断中的有效性和优越性。研究内容包括但不限于：二次CEEMDAN算法的构建与优化、CCJC算法的设计及其在故障特征提取中的应用、以及两者结合后的整体性能评估。我们期望通过本研究，为滚动轴承故障诊断领域提供新的思路和方法。
1.1研究背景和意义
随着工业自动化程度的不断提升，滚动轴承作为机械设备中关键的运动部件，其可靠性与稳定性直接影响着整个系统的运行效率。在轴承的运行过程中，由于磨损、疲劳、过载等因素，往往会产生故障，而这些故障往往伴随着显著的冲击振动现象。因此，对滚动轴承故障的早期诊断与预警变得尤为重要。
当前，滚动轴承故障冲击特征的提取方法研究日益深入，然而，传统的特征提取技术往往面临着信息冗余和故障特征不明显的问题。为了克服这些挑战，本研究引入了一种基于二次经验模态分解（CEEMDAN）与改进的连续小波变换（CCJC）算法的滚动轴承故障冲击特征提取方法。
本研究之所以具有深远的研究背景和显著的实际价值，主要体现在以下几个方面：
首先，二次CEEMDAN方法通过引入二次高斯白噪声，能够更有效地分解信号，提取出更丰富的故障信息，从而提高故障特征提取的准确性。
其次，CCJC算法对原始信号的时频特性进行分析，能够更加细致地刻画故障冲击特征的变化规律，为故障诊断提供更为精确的依据。
再者，结合二次CEEMDAN与CCJC算法，本研究提出的特征提取方法不仅能够有效减少特征冗余，还能够提高故障特征的可识别性，