本文關(guān)鍵詞：采用改進(jìn)HVD與Lempel-Ziv復(fù)雜性測(cè)度的滾動(dòng)軸承早期損傷程度評(píng)估方法　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障特征微弱難以定量檢測(cè)的問(wèn)題,提出一種基于希爾伯特振動(dòng)分解(HVD)和Lempel-Ziv復(fù)雜性測(cè)度(LZC)的滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈損傷程度評(píng)估方法。該方法利用HVD將滾動(dòng)軸承故障信號(hào)分解為幅值由大到小、不同瞬時(shí)頻率的HVD初始分量,基于峭度分析從各HVD初始分量中選出最優(yōu)分量并重構(gòu)該故障信號(hào),采用均值符號(hào)化方法計(jì)算重構(gòu)信號(hào)的LZC指標(biāo)。關(guān)于HVD的端點(diǎn)效應(yīng)問(wèn)題,采用鏡像延拓方法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),仿真分析的結(jié)果表明,鏡像延拓有效地改進(jìn)了其端點(diǎn)效應(yīng)的問(wèn)題,提高了故障信號(hào)的分解精度;在此基礎(chǔ)上,將HVDLZC方法應(yīng)用于不同損傷程度的滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈故障信號(hào),結(jié)果表明該方法能夠解除信號(hào)非線性、非平穩(wěn)性干擾,快速提取信號(hào)的故障振動(dòng)模式分量,給出內(nèi)外圈各損傷狀態(tài)的HVD-LZC特征區(qū)間;采用由遺傳算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)的支持向量機(jī)(GA-SVM)方法對(duì)3種不同損傷狀態(tài)的內(nèi)外圈信號(hào)的HVD-LZC特征進(jìn)行測(cè)試分析,結(jié)果表明HVD-LZC指標(biāo)在區(qū)分軸承內(nèi)外圈的不同損傷程度上具有優(yōu)越性,從而為滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈損傷程度的評(píng)估提供了一種有效方法。
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【作者單位】： 西安交通大學(xué)現(xiàn)代設(shè)計(jì)及轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575421)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是重要的工業(yè)基礎(chǔ)部件,也是高端機(jī)械裝備的核心部件,其性能直接影響著裝備的速度、精度、壽命、承載能力以及長(zhǎng)期工作穩(wěn)定性等性能指標(biāo)[1],被廣泛應(yīng)用于各種旋轉(zhuǎn)機(jī)械裝備。當(dāng)滾動(dòng)軸承產(chǎn)生故障時(shí),其信號(hào)往往表現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)特征[2],而傳統(tǒng)的傅里葉變換和小波分析，

本文編號(hào)：1353680