發(fā)布時間：2018-01-21 04:42

  本文關(guān)鍵詞： 滾動軸承 故障診斷 Fisher判別式分析 變載荷　出處：《軸承》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對變載荷條件下滾動軸承在線故障診斷問題,提出了一種基于動態(tài)FDA的在線故障診斷方法。首先,提取滾動軸承每個采樣點振動加速度信號的瞬時能量,并利用當前采樣時刻和前d個采樣時刻的瞬時能量構(gòu)建增廣故障特征向量;然后,利用FDA對空載狀態(tài)下無故障、滾動體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障的試驗數(shù)據(jù)進行分析,獲取最佳判別矩陣/向量;最后,采用0%,50%,100%和150%這4種載荷條件下的試驗數(shù)據(jù)對該故障診斷方法的有效性進行驗證。試驗結(jié)果表明:所提出的故障診斷方法精度高、計算量小、實時性好,能有效地用于變載荷條件下滾動軸承的在線故障診斷。
[Abstract]:An on-line fault diagnosis method based on dynamic FDA is proposed for rolling bearing on-line fault diagnosis under variable load. Firstly, the instantaneous energy of vibration acceleration signal of each sampling point of rolling bearing is extracted. The extended fault eigenvector is constructed by using the instantaneous energy of the current sampling time and the previous d sampling time. Then, the test data of no-load fault, rolling body fault, inner ring fault and outer ring fault are analyzed by FDA, and the optimal discriminant matrix / vector is obtained. Finally, 0% 50%. The validity of the fault diagnosis method is verified by the test data under the conditions of 100% and 150%. The test results show that the proposed fault diagnosis method has high accuracy, small calculation and good real-time performance. It can be used in on-line fault diagnosis of rolling bearing under variable load condition.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學自動化學院;
【基金】：遼寧省教育廳科學研究項目(L2013070,L2014069) 航空科學基金項目(20153354005)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 機械設備運轉(zhuǎn)過程中載荷、轉(zhuǎn)速的變化以及設備故障產(chǎn)生的沖擊、摩擦等因素均會導致滾動軸承振動信號具有非平穩(wěn)性[1]。經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)[2-5]和小波分析[6-8]是近年來廣受矚目的非平穩(wěn)信號處理技術(shù)。EMD雖然是一種自適應信號處理方法,但計算量

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1450504