基于Django框架的滚动轴承故障诊断系统设计与开发

在现代工业系统中，滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其正常工作对保障机械运转的稳定性和可靠性起着决定性作用。随着科技的发展，轴承故障的快速准确诊断显得尤为重要。本文提出了一种基于Django框架的滚动轴承故障诊断系统的设计与开发方法，旨在通过有效利用变分模态分解（VMD）和集成机器学习方法（LCE）等先进技术，实现对滚动轴承故障的高效率检测与诊断。 系统设计采用的主要算法包括变分模态分解（VMD）和局部级联集成（LCE）。VMD是一种自适应的信号处理方法，可以将复杂信号分解为一系列具有特定频率的模态分量，以更好地揭示信号的本质特征。而LCE是一种集成机器学习方法，通过整合多个弱学习器的优势，提高整体模型的泛化能力和预测精度。 文中分析了VMD方法相较于经验模态分解（EMD）在处理非线性、非平稳信号方面的优势。通过仿真实验验证了VMD在特征提取上的有效性和优越性。接着，针对VMD参数优化的问题，提出了一种基于信息共享搜索策略的自适应灰狼优化算法（ISIAGWO），以期获得更好的故障特征提取效果。 在特征提取的基础上，将滚动轴承振动信号进行能量特征的提取，并通过归一化处理后构造特征集。随后，特征集输入至LCE模型中进行训练，以实现故障分类与识别。通过实际滚动轴承数据验证了ISIAGWO-VMD和LCE集成方法的有效性，并与其他分类方法进行了比较，证明了本研究方法的优越性。 基于上述研究方法，设计并开发了一套滚动轴承故障诊断系统。该系统使用Django框架构建，能够将滚动轴承的振动信号以图表形式直观展示在前端页面上。用户通过登录故障诊断网站，即可对滚动轴承信号进行实时监测和分析处理。这一系统为旋转机械的维护和故障预防提供了强有力的技术支持。 本文的贡献在于：提出了一套集成现代信号处理和机器学习算法的滚动轴承故障诊断系统，实现了故障特征的有效提取和准确分类；采用Django框架设计开发的系统具有良好的用户交互界面和可视化展示功能，极大提升了操作便捷性和诊断效率；为旋转机械维护领域提供了新的研究视角和实用工具，具有较强的理论价值和应用前景。