【摘 要】
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滚动轴承作为一种重要的精密支撑元件,其运行状态直接影响到整台机械设备的运转精度、动态性能、可靠性和寿命,一旦失效将会引起机械设备故障,甚至会造成更严重的后果。所以,
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滚动轴承作为一种重要的精密支撑元件,其运行状态直接影响到整台机械设备的运转精度、动态性能、可靠性和寿命,一旦失效将会引起机械设备故障,甚至会造成更严重的后果。所以,对滚动轴承的典型故障图谱及故障模式识别进行研究具有十分重要的意义。 本文基于小波分析和双谱分析的特点,提出了一种小波－双谱分析方法,并结合模糊聚类方法,进行滚动轴承故障图谱及故障模式识别研究。主要研究内容和结论概括如下: (1)基于小波分析理论的滚动轴承振动信号降噪。利用小波分析理论分别对滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四种状态的振动信号进行了降噪,并对降嗓前后的图谱进行了分析对比。结果表明:原始振动信号图谱上存在着大量的噪声干扰,特征频率不明显,无法判断滚动轴承故障状态。而小波降噪后的频谱图上特征频率较明显,能够判断出滚动轴承相应的故障状态。 (2)基于小波－双谱分析的滚动轴承典型故障特征提取,并对轴承各故障状态下的小波－双谱图进行了分析研究。结果证明:该方法不仪可以消除高斯噪声的干扰,也可以消除非高斯噪声的干扰,可以有效地提取滚动轴承的故障特征,判断其运行状态。 (3)基于模颧聚类的滚动轴承故障模式识别。利用FCM算法对滚动轴承典型故障进行分类,得到的分类结果与实际结果一致,表明了应用该方法进行滚动轴承故障模式识别是非常有效的。
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