【摘要】：為提取軸承微小故障的故障特征,提出一種基于混沌分形理論的滾動軸承故障診斷方法。通過計(jì)算滾動軸承振動信號的最大Lyapunov指數(shù),進(jìn)行軸承運(yùn)動的混沌識別;然后,對具有混沌特性的振動信號,計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)和盒維數(shù)作為故障診斷的狀態(tài)特征量。當(dāng)關(guān)聯(lián)維數(shù)不能明顯區(qū)別軸承故障時,利用關(guān)聯(lián)維數(shù)與盒維數(shù)相結(jié)合的方法判別故障;最后,選取滾動軸承滾動體、內(nèi)圈、外圈存在微小故障和較明顯故障以及正常狀態(tài)7種工況的振動信號進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果表明:該方法能準(zhǔn)確提取故障特征并完成滾動軸承的微小故障診斷。該方法為滾動軸承故障診斷提供了新的有效途徑。
[Abstract]:In order to extract the fault characteristics of bearing minor faults, a rolling bearing fault diagnosis method based on chaotic fractal theory is proposed. The chaotic identification of bearing motion is carried out by calculating the maximum Lyapunov index of rolling bearing vibration signal. Then, for the vibration signal with chaotic characteristics, the correlation dimension and box dimension are calculated as the state characteristics of fault diagnosis. When the correlation dimension can not distinguish the bearing fault obviously, the method of combining the correlation dimension with the box dimension is used to distinguish the fault. Finally, the vibration signals of rolling bearing rolling body, inner ring and outer ring with small and obvious faults and normal state are selected to carry out the experiment. The results show that this method can accurately extract the fault features and complete the micro fault diagnosis of rolling bearings. This method provides a new and effective way for fault diagnosis of rolling bearings.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51169007) 云南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013DH034,2012CA022,2011CI017)~~
【分類號】：TH133.3;O415.5

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4 李t，

本文編號：2487370