摘 要机械事故时有发生，造成重大的人员损伤和财产损失，对机械零件的监测、机械故障的监测、诊断就是为了有效防止事故情况的发生，发出现故障的位置信息传送到机械设备以让人们尽快发现和处理。轴承作为使用量最多的零件之一，对轴承故障的检测就尤为重要。本文采用AR时序模型来对轴承进行故障诊断。首先介绍了AR模型的运行原理，其次对滚珠故障、内圈故障、外圈故障、正常数据4类数据进行建模，选取1-20阶次模型对比，通过计算每类数据的AIC值确定模型得出每类数据的特征值，最后通过KNN算法对数据进行分类，计算准确率从而实现轴承故障诊断。
目 录
1.绪论1
1.1课题研究背景及意义1
1.1.2研究对象的背景及意义1
1.1.3轴承失效类型1
1.1.4轴承故障发生位置2
1.1.5轴承的特殊性3
1.2国内外研究现状3
1.2.1时间序列分析的研究现状3
1.2.2轴承诊断技术现状3
2.AR时序模型分析5
2.1论文主要研究内容5
2.2论文的研究思路6
2.3本章小结7
3.AR模型的结构辨识8
3.1故障数据的建模提取8
3.1.1滚珠故障数据9
3.1.2内圈故障数据12
3.1.3外圈故障数据15
3.1.4正常数据18
3.2本章小结21
4.KNN算法的应用22
4.1基于KNN算法的故障识别22
4.2运用KNN算法分类数据22
4.3本章小结26
5.总结与展望27
5.1全文总结27
5.2工作展望27
参考文献28
致谢29
1 绪论
1.1课题研究背景及意义
1.1.1理论研究背景及意义
时间序列分析是以概率论和数理统计为基础、计算机应用为技术支撑的应用性很强的学科。然而其作为现代数据处理方法之一是在20世纪20年代后期才出现的。近几十年中，时间序列分析同控制理论相结合，发展迅速，内容丰富，
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应用广泛，成为了分析数据、故障的重要方法。
时间序列系统的时序模型则可以分为线性时序模型和非线性时序模型。一般情况下，大部分的运动、系统中不仅仅存在线性因素，而且还存在非线性因素，纯线性系统几乎不存在，因此只有当非线性因素影响极其微小的情况下，线性系统才具有一定的准确性。
本文主要是基于AR时序模型进行数据分析，对所得出的数据归类整理得出区别。
1.1.2研究对象的背景及意义
轴承的主要组成部分为滚动体、内圈、外圈、保持架。在同一批轴承中，轴承寿命最高值与最低值能相差很多，为了合理利用轴承、降低成本，保证机械设备的稳定运行，轴承故障诊断就尤为重要。
在机械设备中，轴承是使用频率较高的零件之一，轴承本身也容易出现故障，它是否出现故障对机械设备的正常运行起着决定性作用。因此对轴承的故障检测就能在很大程度上可以避免机械事故的发生。
1.1.3轴承失效类型
轴承的失效形式主要包括以下6种：疲劳、磨损、腐蚀、塑变、断裂、胶合。
（1）疲劳剥落：由于在轴承运行时，内、外滚道和滚珠不但受到载荷的作用，两者之间也存在相对滚动，在这两种力的作用下，轴承表面或者表面以下某一位置会形成裂纹，裂纹在一定时间后会延伸到表面脱落。这种失效形式会使得轴承在运行状态中，振动、噪声增大，精度减小。
（2）磨损：主要是因为机械工作中会有硬物碰撞等情况，会使得轴承运行时噪声增大。
（3）锈蚀：主要是因为水或其他物质依附在轴承上产生锈蚀，使轴承达不到精度要求从而无法正常工作。
（4）塑性变形：主要由于机械工作过程中轴承受到超过承受极限的冲击，使得轴承无法正常工作。
（5）胶合：主要是因为在高压、高速的工作环境下，轴承升温加快，达到一定温度后会让金属表面粘合，会使得滚动轴承出现压痕，产生剥落区。
（6）断裂：主要是因为轴承疲劳过度或突然性的大载荷使其断裂无法继续正常工作。
另外在轴承的组装过程中，有可能会出现机架与内、外圈、滚动体之间存在间隙，这就使的在轴承运行时，受力不均匀、摩擦增大，严重时还可能造成轴承内部卡死，运行时振动、噪声增大。
常见故障原因综述：主要是因为装配不当、润滑不良。腐蚀：水分和异物侵入，征兆是在滚道、滚子、保持架或其他位置出现红棕色区域。过载：压力过大，造成零件过早失效。[4]
1.1.4轴承故障发生位置
轴承故障位置主要分为3个位置：滚动体、内圈、外圈。本文主要就是研究故障位置的诊断，确认故障位置之后就能够有效的对轴承进行维修或者更换，最大限度地使用轴承的寿命，降低成本、减小机械事故的发生。
本文对滚珠故障、内圈故障、外圈故障、正常数据这4类数据进行建模分析，提取每类数据的特征值分类以达到监测故障位置的功能。
1.1.5轴承的特殊性
轴承和其他机械零件不一样，轴承的使用寿命在实际使用过程中存在很大的离散性，简单来说就是相同材料、加工工艺、同批次的轴承中，有的轴承已经远远超过了设计寿命但是还是能够符合正常工作的要求继续使用，但有的轴承在远远没有达到使用寿命的情况下就出现故障导致不能正常工作，因此按照轴承设计寿命来对轴承进行定期的检修、维护是不合理的，可能会出现以下两种情况：
（1）把超过设计寿命但是依旧能够正常工作轴承报废，明显不合理，这样就会造成浪费，增加成本。
（2）对于没有超过设计寿命但实际已经出现故障的轴承继续使用，或者等轴承达到设计寿命再拆下报废或维修，那么在出现故障到设计寿命的这一段时间里面，机械设备的精度就会下降，并且有可能出现严重机械故障导致机械事故，这样就得不偿失了。
针对上面两种情况，对于轴承这个机械零件来说，按照固定时间来进行维修、保养是不合理的，要对轴承状况进行实时的监测，发现故障立马维修或更换，和轴承是否还在设计寿命里无关，这样不仅仅能提高机械设备精度，而且能最大限度地提高每一个轴承正常工作的时间进而降低成本。因此，对于轴承工作情况的实时监测和故障诊断是一门很重要的学问，可以解决许多存在实际工程应用的问题，许多国内外的科学家对此产生了浓厚的科研兴趣。

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