机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2012年
7期
68-76
,共9页
轴承故障诊断%瞬态成分%参数辨识%Levenbery-Marquardt方法
軸承故障診斷%瞬態成分%參數辨識%Levenbery-Marquardt方法
축승고장진단%순태성분%삼수변식%Levenbery-Marquardt방법
机械系统中轴承出现剥落、裂纹等局部故障,运行时振动信号中出现瞬态冲击响应成分,可通过瞬态成分的检测与提取实现故障特征提取.在瞬态成分建模的基础上,提出基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法,并将其应用于轴承局部故障时振动信号中瞬态成分特征迭代提取.基于Morlet小波参数化表达式建立双边不对称的瞬态成分模型,应用Levenbery-Marquardt方法辨识模型参数,迭代提取信号中的瞬态成分,并通过Wigner-ViUe分布获得瞬态成分高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的故障特征时频表示.将基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法应用于轴承局部故障特征提取,结果表明:该方法能通过参数辨识提取各瞬态成分,瞬态成分时频分布将故障的时频特征以高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的形式表示出来,从而有效提取轴承故障特征.
機械繫統中軸承齣現剝落、裂紋等跼部故障,運行時振動信號中齣現瞬態遲擊響應成分,可通過瞬態成分的檢測與提取實現故障特徵提取.在瞬態成分建模的基礎上,提齣基于最小二乘法的瞬態成分參數辨識方法,併將其應用于軸承跼部故障時振動信號中瞬態成分特徵迭代提取.基于Morlet小波參數化錶達式建立雙邊不對稱的瞬態成分模型,應用Levenbery-Marquardt方法辨識模型參數,迭代提取信號中的瞬態成分,併通過Wigner-ViUe分佈穫得瞬態成分高聚集性且瞬態成分之間無交扠項的故障特徵時頻錶示.將基于最小二乘法的瞬態成分參數辨識方法應用于軸承跼部故障特徵提取,結果錶明:該方法能通過參數辨識提取各瞬態成分,瞬態成分時頻分佈將故障的時頻特徵以高聚集性且瞬態成分之間無交扠項的形式錶示齣來,從而有效提取軸承故障特徵.
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