基于稳定分布参数估计的轴承故障诊断方法研究

发布时间：2019-03-02 11:46

【摘要】：针对轴承故障检测时遇到同类型非单一性损伤程度的振动信号问题,提出了一种基于稳定分布的新的轴承故障诊断方法。将振动数据分段仿真构造成变化故障振动信号,对该信号进行稳定分布参数估计,并选取恰当的特征参数后进行特征趋势预测;将得到的预测参数,作为故障类型样本进行多类故障分类。仿真和实测结果表明,该方法有效解决了轴承同类型非单一性损伤的故障诊断问题,为轴承故障诊断和在线监测提供有效的理论依据。
[Abstract]:A new bearing fault diagnosis method based on stable distribution is proposed to solve the problem of vibration signals with the same type of non-unitary damage in bearing fault detection. The vibration data is simulated in sections to simulate the variable fault vibration signal, then the stable distribution parameters of the signal are estimated, and the proper characteristic parameters are selected to predict the characteristic trend. The predicted parameters are used as fault type samples for multi-class fault classification. The results of simulation and measurement show that this method can effectively solve the fault diagnosis problem of the same type of non-unitary damage of bearings, and provide an effective theoretical basis for bearing fault diagnosis and on-line monitoring.
【作者单位】： 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室;三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;
【基金】：山西省科技攻关基金资助项目:兆瓦级直驱风力发电机关键部件智能优化设计及可靠性方法研究(20140321018-02) 国家自然科学基金资助项目:失效物理模式下融合多源信息的空间滚动轴承服役可靠性研究(51405264)
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2433022