基于三稳态随机共振的滚动轴承早期故障诊断研究

发布时间：2021-01-27 12:55

　　针对滚动轴承早期故障提出了三稳态随机共振故障诊断新方法。介绍了三稳态随机共振的基本理论,对比三稳态与双稳态系统说明其产生随机共振的可能性;采用小幅值正弦信号模拟故障输入信号,研究了不同频率下输出与输入信号频谱峰值比,得到了三稳态随机共振的诊断可行性。使用滚动轴承早期故障实测信号作为实验数据,实验结果表明三稳态随机共振对轴承早期故障具备良好的直接诊断能力,为滚动轴承早期故障诊断方法提供了一种新思路。 

【文章来源】：机械制造与自动化. 2020,49(03)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

实验装置

上式对于传统双稳态随机共振U(x)=-(a/2)x2+(b/4)x4为双稳态势函数，描述了非线性双稳态系统的势场，通常由两势阱与一势垒组成，a、b为结构参数，其决定了势函数U(x)的分布形式。x(t)为布朗粒子的位移即系统的输出;s(t)为周期策动力即输入信号;ξ(t)为强度为D的高斯白噪声，[ξ(t)，ξ(0)]=2Dδ(t)。图1给出了U(x)随a、b取值的变化。若势函数U(x)=(a/2)x2-(b/4)x4+(c/6)x6，此时双稳态系统提升为三稳态系统，U(x)一般由3个势阱、2个势垒组成，a、b、c为结构参数。图2给出了不同结构参数a、b、c取值下的势阱形状。由于其结构形状较为复杂，因此该系统可能包含丰富的非线性现象，可能引发随机共振。

若势函数U(x)=(a/2)x2-(b/4)x4+(c/6)x6，此时双稳态系统提升为三稳态系统，U(x)一般由3个势阱、2个势垒组成，a、b、c为结构参数。图2给出了不同结构参数a、b、c取值下的势阱形状。由于其结构形状较为复杂，因此该系统可能包含丰富的非线性现象，可能引发随机共振。2 正弦信号试验

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应双稳态随机共振的中介轴承故障诊断方法[J]. 田晶,周杰,王术光,孙浩,艾延廷.  航空动力学报. 2019(10)
[2]基于Duffing-Lyapunov指数的滚动轴承早期故障诊断研究[J]. 郑煜,王凯.  机械制造与自动化. 2019(03)
[3]基于改进双边滤波与随机共振的图像去噪算法研究[J]. 徐蕾,彭月平,贺科宁.  激光杂志. 2018(08)
[4]基于随机共振的强噪背景下船舶辐射噪声检测[J]. 杨文忠,张贤亮,谢晶.  指挥控制与仿真. 2018(03)
[5]Duffing系统随机相位抑制混沌与随机共振并存现象的机理研究[J]. 李爽,李倩,李佼瑞.  物理学报. 2015(10)
[6]自适应最大相关峭度解卷积方法及其在轴承早期故障诊断中的应用[J]. 唐贵基,王晓龙.  中国电机工程学报. 2015(06)
[7]随机共振动力学机理及其微弱信号检测方法的研究[J]. 范剑,赵文礼,张明路,檀润华,王万强.  物理学报. 2014(11)

博士论文
[1]基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究[D]. 陆思良.中国科学技术大学 2015



本文编号：3003083