基于小波包和分形盒维数的滚动轴承故障诊断

为诊断滚动轴承不同部件产生的故障,针对轴承故障信号具有非线性、非平稳振动的特点,运用小波包和分形理论,定量计算了滚动轴承不同部件故障信号及小波包重构信号的盒维数。实验结果表明,滚动轴承不同的故障类型具有不同的盒维数。正常滚动轴承盒维数最大,依次为滚珠故障盒维数、内环故障盒维数,外环故障盒维数最小。分形盒维数能定量地识别滚动轴承不同部件的故障,提高滚动轴承故障诊断的准确率,为滚动轴承智能故障诊断提供可靠依据。     

基于分形和小波包理论的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障分形诊断的准确性,利用仿真信号对不同数据长度和不同信噪比下信号的盒维数和关联维数的差异进行对比,发现两种分形维对不同信号具有不同适应性;利用基于小波包分解能量图的特征信号强化技术,突出含噪轴承振动信号的故障信息特征,并对消噪前后振动信号盒维数进行计算和对比。分析结果表明,分形盒维数比关联维数更适用于分析含噪较重的信号;滚动轴承故障振动信号盒维数小于正常信号盒维数;相比原始信号,经小波包提取后不同类型故障振动信号的盒维数区分更为明显,诊断结果更加准确直观。     

基于分形理论的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的概念,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的定量描述。试验结果表明,滚动轴承不同故障出现时,其分形维数明显不同。因此,可以利用分形维数有效地诊断出滚动轴承的故障。     

滚动轴承外圈失效的盒维数与信息维数特征

旋转机械故障诊断的关键在于故障特征的提取,由于轴承振动信号的非线性与非平稳性,传统平稳信号处理方法在故障特征提取中存在不足,而多重分形等非平稳方法存在计算冗余。认为故障状态下轴承振动信号的空间的占布与概率密度均发生变化,因此可采用盒维数与信息维数描述故障特征。在此基础上,借助美国辛辛那提大学IMS中心公开的全寿命轴承实验数据,分别分析了滚动轴承外圈在正常和故障情况的信息维数和盒维数,认为:在故障状态下,轴承振动信号的信息维数与盒维数均有降低,这一特点有利于提高故障模式的可分性。     

分形维数及其在滚动轴承故障诊断中的应用

将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对故障分类。试验结果表明,滚动轴承振动信号在不同故障状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数作为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于关联维数的滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承系统产生的非线性振动信号的特点,提出用关联维数来描述轴承振动信号的工作状态,进而对其进行故障诊断的方法。同时详细讨论了关联维数的计算方法,并对由轴承系统产生的非线性振动信号进行了关联维数的定量计算。实验表明,滚动轴承不同工作状态由不同的动力学机理产生,其关联维数明显不同。以关联维数作为滚动轴承的工作状态监测的依据,可以为提高滚动轴承故障诊断的准确率提供了一种有效的新方法。     

基于关联维数的铁路货车滚动轴承故障诊断

将关联维数用于定量刻划滚动轴承在不同工作状态下的振动特征,进而对故障分类。同时提出用小波分析对原始数据进行降噪处理。文中以铁路货车轴箱197 726双排圆锥滚子轴承为例,计算了正常轮对、滚子损伤和外圈剥离三种情况下降噪处理前后振动信号的关联维数,分析结果表明,滚动轴承不同工作状态下的关联维数有明显差别,因此可以将关联维数作为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于LMD和时频谱分形维数的断路器机械故障诊断方法

声振信号承载着断路器操动过程的机械传动信息,准确提取其特征是断路器机械故障诊断的前提。针对断路器分闸操动的几种典型故障,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD)和图像分形处理相结合的断路器机械故障诊断方法。首先将声振信号进行小波软阈值去噪处理,然后利用LMD获得PF分量,由归一化能量确定包含主要信息的PF分量,并分析PF主分量时频谱纹理分布特性,最后提取时频谱的分形盒维数作为故障特征。实验表明:断路器不同故障类型下声振信号主分量的时频谱分形盒维数分别处于不同范围内,盒维数特征构成的坐标向量与断路器故障类型之间一一对应。     

EMD降噪和关联维数相结合在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承产生的非线性振动信号的特点,提出将EMD降噪和关联维数相结合来描述轴承工作状态进而对其进行故障诊断的方法.通过实验定量计算出EMD降噪前后滚动轴承正常工况和不同部件故障时的关联维数值,结果表明,经EMD降噪处理后,不同模式下的关联维数具有明显的可分性和严格的区间范围,可以作为智能监测与诊断的参考依据.     

基于盒维数序列变异系数的轴承外圈失效特征

特征向量选择是轴承失效检测与诊断的关键。作为解释复杂系统的动力学行为机制的重要工具,分形理论及分形维数常被用来描述轴承的故障特征,然而某状态下的分形维数难以刻画轴承失效的过程。针对轴承振动的非线性,首先介绍了分形理论,然后尝试选择盒维数及其变异系数作为轴承故障特征,并以IMS的轴承全寿命失效实验数据为样本,对盒维数的轴承外圈失效诊断进行了验证。认为:外圈正常工况与失效工况的盒维数均值差异不大,但失效工况的盒维数变异系数有着显著的增加。通过盒维数的变异性或可为滚动轴承的外圈失效诊断提供依据。     

基于关联维数与BP神经网络的滚动轴承故障诊断

探讨了滚动轴承不同工况下非线性系统关联维数的计算及应用，讨论了滚动轴承在不同工况下的关联维数，以此为工况特征量设计BP神经网络实现故障诊断，并以关联维数作为游隙大小的特征量为例，对故障诊断效果进行分析。     

滚动轴承CAD系统的开发与研究

介绍滚动轴承CAD系统的研究发展历程 ,指出当前进行滚动轴承微机CAD系统的研制开发时应采用ObjectARX参数化绘图技术 ,利用ActiveXAutomation技术调用AutoCAD2 0 0 2 ,以VB6 0或VC6 0语言编制程序进行滚动轴承的计算、滚动轴承的数据库管理、滚动轴承的三维工程图和二维工程图的绘制。实现真正意义上智能化的滚动轴承CAD系统     

基于广义S变换的齿轮箱轴承故障诊断方法

齿轮箱轴承故障冲击信号通常具有非平稳和非线性的特点,若在强背景信号与噪声中,更加难以识别和提取。鉴于广义S变换具有良好的自适应性和时频聚集性,提出了一种基于广义S变换的齿轮箱滚动轴承故障诊断方法。对广义S变换的时窗函数进行讨论,分析了不同参数对调节窗函数宽度的影响;讨论了不同程度的轴承故障在广义S变换时频谱图上的能量分布;通过仿真和实验验证了所提方法的可行性。结果表明,广义S变换方法能有效地反映不同轴承故障的特征频率,为齿轮箱的轴承故障诊断提供一种有效的方法。     

滚动轴承剩余使用寿命预测综述

滚动轴承作为旋转机械的关键零部件,其剩余使用寿命(RUL)预测对生产维修和人身安全具有重要意义。由于滚动轴承复杂多变的工作环境,使得同工况的参考样本少而变工况的参考样本较多,具有不平衡、不完整、无标签及噪声干扰等特性,增加了滚动轴承RUL预测的困难。随着大数据时代的来临和人工智能的发展,滚动轴承RUL预测方法也变得更加丰富。因此,在故障预测与健康管理(PHM)的框架下,对滚动轴承失效模式和故障数据特点进行阐述,对故障特征提取、降维和融合方法以及得到的性能退化指标分别进行了分类和对比分析。结合数据驱动算法,对滚动轴承RUL的预测方法、模型选择和评估标准进行了梳理和对比。最后对滚动轴承RUL预测未来的发展趋势进行了展望。     

An experimental investigation into the friction and wear characteristics of unlubricated roller bearings

Lubricated rolling element bearings usually fail by fatigue. In the case of unlubricated rolling element bearings failure is due to wear of the rolling elements and cage. As the amount of wear increases so the friction torque of the bearing increases until catastrophic failure occurs and the bearing seizes.     

Grey Relation between Nonlinear Characteristic and Dynamic Uncertainty of Rolling Bearing Friction Torque

The rolling bcaring friction torque which is characterized by its uncertainty and nonlinearity affects heavily the dynamic performance of a system such as missiles, spacecrafls and radars, etc. It is difficult to use the classical statistical theory to evaluate the dynamic evaluation of the rolling bearing friction torque for the lack of prior information about both probability distribution and trends. For this reason, based on the information poor system theory and combined with the correlation dimension in chaos theory, the concepts about the mean of the dynamic fluctuant range (MDFR) and the grey relation are proposed to resolve the problem about evaluating the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque. Friction torque experiments are done for three types of the rolling bearings marked with HKTA, HKTB and HKTC separately; meantime, the correlation dimension and MDFR are calculated to describe the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the friction torque, respectively. And the experiments reveal that there is a certain grey relation between the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque, viz. MDFR will become the nonlinear increasing trend with the correlation dimension increasing. Under the condition of fewer characteristic data and the lack of prior information about both probability distribution and trends, the unitive evaluation for the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque is realized with the grey confidence level of 87.7%-96.3%.