發(fā)布時(shí)間：2021-12-24 06:21

　　針對傳統(tǒng)特征指標(biāo)評估軸承性能退化狀態(tài)時(shí)可靠性、敏感性低的問題,提出一種基于散布熵和余弦歐氏距離的滾動(dòng)軸承性能退化評估方法。首先,將待測滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號分為健康數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),分別對其進(jìn)行集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）,得到若干本征模態(tài)分量（intrinsic mode function, IMF）,計(jì)算各IMF分量與原信號的相關(guān)系數(shù),并根據(jù)相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則選擇IMF分量重構(gòu)信號;然后,計(jì)算重構(gòu)信號的散布熵,通過結(jié)合歐氏距離和余弦距離得到健康數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)散布熵之間的余弦歐氏距離作為退化指標(biāo);最后,利用切比雪夫不等式計(jì)算余弦歐氏距離健康閾值,評估軸承性能退化狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用散布熵之間的余弦歐氏距離可以有效、及時(shí)地判斷軸承性能退化狀態(tài),并且與其他指標(biāo)相比,其敏感性、魯棒性更高,能夠更好地刻畫滾動(dòng)軸承性能退化趨勢,為滾動(dòng)軸承性能退化評估提供新的解決方法。 

【文章來源】：電子測量與儀器學(xué)報(bào). 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

軸承1標(biāo)準(zhǔn)差隨時(shí)間的變化

性能退化評估流程

為了驗(yàn)證本方法有效性,使用美國辛辛那提大學(xué)智能維護(hù)系統(tǒng)(IMS)的滾動(dòng)軸承全壽命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。圖2所示為軸承實(shí)驗(yàn)平臺情況,由1個(gè)主軸、4個(gè)實(shí)驗(yàn)軸承、一個(gè)交流電動(dòng)機(jī)和摩擦帶組成。4個(gè)Rexnord ZA-2115雙列軸承安裝在主軸上,交流電動(dòng)機(jī)通過摩擦帶連接到主軸,將轉(zhuǎn)速保持在2 000 r/min,每個(gè)軸承有16個(gè)滾動(dòng)體。PCB352B33高靈敏度石英ICP加速度計(jì)安裝在每個(gè)軸承座上記錄振動(dòng)信號。數(shù)據(jù)集采樣頻率為20 kHz,數(shù)據(jù)采集間隔時(shí)間為10 min,數(shù)據(jù)長度為20 480點(diǎn)。3.2 實(shí)驗(yàn)分析


本文編號：3549973