基于小波包和主成分分析的滚动轴承状态振动监视方法

发布时间：2021-08-06 09:21

　　针对滚动轴承早期故障状态难以监测的现状,文章采用小波包及主成分分析法对滚动轴承振动信号进行分析,提出了一种综合振动能量指标,用于监视滚动轴承状态。采用滚动轴承实验数据对该方法有效性进行了验证,结果表明:该方法构建的综合振动能量指标能够有效发现滚动轴承早期故障,对早期故障程度反应能力强,优于一些其他传统的监视指标。 

【文章来源】：海军航空工程学院学报. 2020,35(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

滚动轴承故障信号的波形图

本文采用的是美国智能维护系统中心（IMS）实验室公布的滚动轴承实验数据[11]，实验装置如图2所示。所用轴承型号是ZA-2115,4个轴承等间距布置在一根转轴上，电机驱动传动轴以2 000 r/min匀速转动，在滚动轴承上施加6 000 lb径向载荷，轴承1上安装高灵敏性的石英ICP加速度传感器。本实验设置的采样频率为20 kHz，每过10 min采集一次振动数据，每次采样时间为1 s。实验结束时，滚动轴承1外圈损坏失效，共采集984组数据，每组数据1 200个采样点。图3为滚动轴承第100组振动信号（轴承正常）的时域波形图，图4为滚动轴承第750组振动信号（轴承故障）的时域波形图。

正常状态振动信号时域图

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于小波包变换和监督NPE的滚动轴承故障诊断方法[J]. 董飞,俞啸,丁恩杰,吴守鹏.  机械设计与制造. 2020(03)
[2]改进小波算法在滚动轴承故障诊断的应用[J]. 杨三叶,岳建海.  计算机仿真. 2020(01)
[3]阶次跟踪和双树复小波的轴承在非稳定运行时的故障诊断研究[J]. 邢义通,周鸿博,李志鹏,张玉皓,胡志芳.  机械科学与技术. 2020(03)
[4]基于改进经验小波变换的机车轴承故障诊断[J]. 段晨东,张荣.  中国机械工程. 2019(06)
[5]基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断[J]. 王朝阁,任学平,孙百祎,王建国.  机械强度. 2017(04)
[6]基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强[J]. 陈慧,胡俊锋,熊国良.  机械设计与研究. 2017(03)
[7]主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法[J]. 张西宁,雷威,李兵.  西安交通大学学报. 2017(06)
[8]小波包能谱构建综合评估函数的轴承退化评估[J]. 杨帆,汤宝平,尹爱军.  中国机械工程. 2015(17)
[9]基于倒频谱技术的滚动轴承故障诊断[J]. 易挺,梁楚华,朱圆圆.  机床与液压. 2009(09)
[10]深沟球轴承基础振动的功率谱分析[J]. 温德成,于涛,郑效忠,孟庆礼.  轴承. 1994(02)

硕士论文
[1]基于时频分析的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 赵怀山.西安理工大学 2017



本文编号：3325510