论文摘要：基于EMD-SVD与MTS的机械磨损件性能评估与预测技术研究

 

在工业领域，机械磨损件被广泛应用于各种设备，如用于旋转机械中的轴承、用于机床中的刀具和用于传动的齿轮等，这些机械磨损件的状态直接影响着整个设备的性能。随着现代自动化制造业的兴起，对机械磨损件的状态监测及预测成为设备自动化运行不可或缺的技术。

机械磨损件的性能评估和预测通过对部件性能状态的跟踪，在设备故障早期给出预警，根据以上结果，相应的预防及修复性维修就可以在适当的时间进行，从而减少因维修造成的停机损失，避免因故障引起的安全性问题。相较于以往的通过产品反映设备状态和故障后维修的方法，实现了对设备状态的主动控制，有利于自动化生产的进行。

本论文针对机械磨损件性能评估和预测中存在的关键问题，重点研究液压伺服系统的特征提取、特征向量优化、性能评估、故障预测的技术，提出有效的解决方法，研究内容主要包括：

（1）基于EMD与SVD的特征提取方法研究。特征提取方法的效率和与原始信号的匹配度决定了特征值的准确度，也就直接影响了评估预测的精确度。本论文使用适合处理非平稳、非线性的数据驱动方法处理原始信号，并用能保存原始信号特征的EMD-SVD方法提取特征值。

（2）基于MTS的性能评估方法研究。性能评估的核心是模式识别方法，为了力求准确的评估磨损件的状态，要综合考虑样本各个参数之间的关系。本论文采用马氏距离对磨损件状态进行度量，并用田口方法对特征集进行优化。

（3）基于MTS与匹配矩阵的轴承剩余寿命预测。本论文在已有轴承退化数据的基础上，通过历史轴承马氏距离趋势图与当前工作轴承马氏距离趋势的匹配，找出现有轴承寿命与已有轴承寿命之间的加权关系，采用匹配矩阵法，得出现有轴承的剩余寿命。

（4）基于切削参数与历史评估结果的刀具使用寿命预评估。本论文通过对切削参数与历史评估结果的研究，建立起两者之间的关系模型，通过对应关系模型对当前工作刀具的使用寿命进行预评估。

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