本文關(guān)鍵詞：24種特征指標對軸承狀態(tài)識別的性能研究

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【摘要】：要實現(xiàn)機械設(shè)備的故障診斷,關(guān)鍵是要找到對設(shè)備狀態(tài)敏感性和聚類性強的特征指標。針對如何篩選出滿足上述特點的指標,提出結(jié)合投影尋蹤方法研究24種特征指標對軸承狀態(tài)識別的敏感性和聚類性;以內(nèi)圈故障為例,構(gòu)造其故障振動的數(shù)學(xué)模型,計算得到24種特征指標并將其投影,提出最佳投射方向矩陣,研究在最佳投影方向矩陣下24種特征指標的投影分布特征;提出用極差系數(shù)、平均差系數(shù)、離散系數(shù)、主軸線相對系數(shù)和均值系數(shù)來研究24種特征指標對不同故障的敏感性和聚類性;借助美國西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站公開發(fā)布的軸承探傷測試數(shù)據(jù)集中的內(nèi)圈故障進行驗證。該方法能夠為軸承的故障診斷篩選優(yōu)質(zhì)特征指標,保證故障識別的及時性和診斷準確性。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)機電與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 種特征指標 投影尋蹤 最佳投影方向矩陣 敏感性 聚類性
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(U1361127) 北京市教育委員會科學(xué)研究與研究生培養(yǎng)共建項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(2013QJ02)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 引言軸承故障從早期異常到功能故障是一個逐漸劣化的過程,利用時域特征指標進行故障識別存在嚴重的時間滯后性和應(yīng)對被動性;頻域信號對狀態(tài)變化比較敏感,目前主要是借助典型頻率分量來判斷,但典型頻率分量經(jīng)常會有波動或偏差;信號的能量譜反映了信號中各頻率成分的能量分布情，

本文編號：772597