基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

发布时间：2021-02-21 02:43

　　滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子（TEO）的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型。分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了"灰色关联度+TEO"方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性。 

【文章来源】：振动与冲击. 2020,39(13)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

试验装置简图

采用辛辛那提大学NSFI/UCR智能维护系统中心采集的轴承实验数据。试验台(装置)如图1[18]所示,轴上安装了4个Rexnord ZA-2115双排轴承, 试验时主轴转速保持在2 000 r/min,6 000磅的径向载荷通过弹簧机构施加到轴和轴承上。加速度传感器的安装位置如图2所示,采样频率为20 000 Hz。每隔10 min记录一次,从测试到失败;试验结束后拆解装置发现轴承1出现了严重外圈故障。选取滚动轴承1的全寿命数据进行研究,共包含984×10 240个数据。图2 试验装置简图

表1 ZA-2115轴承各部件特征频率Tab.1 Characteristic frequencies of components of ZA-2115 bearing 部件 内圈/Hz 外圈/Hz 滚动体/Hz 保持架/Hz 特征频率 297 236 140 14.82.2 GRD分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J]. 王天金,冯志鹏,郝如江,褚福磊.  振动与冲击. 2012(02)
[2]灰色系统理论在设备故障诊断中的应用[J]. 段志善,闻邦椿.  东北工学院学报. 1990(04)

硕士论文
[1]旋转机械故障特征提取及性能退化评估研究[D]. 成俊良.华东交通大学 2018



本文编号：3043728