發(fā)布時間：2017-08-05 03:14

  本文關鍵詞：基于EMD及灰色關聯(lián)度的滑動軸承潤滑狀態(tài)故障診斷研究

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【摘要】：針對滑動軸承潤滑狀態(tài)發(fā)生改變時,其聲發(fā)射信號不同頻帶的能量分布與其潤滑狀態(tài)之間存在一定的映射關系,提出一種經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)與加權灰色關聯(lián)分析相結合的診斷方法.采用EMD方法將滑動軸承非平穩(wěn)聲發(fā)射信號分解為有限個平穩(wěn)的本征模態(tài)函數(shù)(IMF),依據(jù)相關系數(shù)法剔除IMF分量中的虛假分量,選取包含主要故障信息的前10階IMF分量計算能量比例,并構造特征向量.結果表明:加權灰色關聯(lián)分析對小樣本模式識別具有良好的分類效果;通過加權灰色關聯(lián)分析計算不同聲發(fā)射信號的灰色關聯(lián)度,能夠有效地對滑動軸承的潤滑狀態(tài)進行診斷.
【作者單位】： 長沙理工大學能源與動力工程學院;
【關鍵詞】： 滑動軸承 故障診斷 經(jīng)驗模態(tài)分解 能量比例 加權灰色關聯(lián)分析 熵權法
【基金】：湖南省研究生科研創(chuàng)新資助項目(CX2014B382) 湖南省高校重點實驗室開放基金資助項目(2011NGQ008)
【分類號】：TH17;TH133.31
【正文快照】： 滑動軸承是大型旋轉機械的重要支撐部件,其理想工作狀態(tài)是流體潤滑狀態(tài),但是由于載荷重、工作環(huán)境復雜,很容易發(fā)生潤滑狀態(tài)故障,尤其是在半干摩擦狀態(tài)的初發(fā)階段,油膜的減振作用使通過的振動信號很難檢測,如何在高轉速和高背景噪聲環(huán)境下對滑動軸承的運行狀態(tài)進行監(jiān)測是工程應

【共引文獻】

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本文編號：622936