本文選題：滑動軸承 + 摩擦故障��； 參考：《振動與沖擊》2017年11期

【摘要】：針對滑動軸承時間序列非線性引起的接觸摩擦故障趨勢難預(yù)測的問題,提出一種基于系統(tǒng)自記憶預(yù)測模型的滑動軸承接觸摩擦故障趨勢預(yù)測方法。該方法首先根據(jù)信號激勵源不同的特點,將采集信號分離為沖擊聲和隨機聲,然后采用函數(shù)擬合、求導和灰色理論分別反演出沖擊聲和隨機聲的系統(tǒng)微分方程,并運用雙向差分求取不同微分方程對軸承接觸摩擦故障信號系統(tǒng)動力核的影響系數(shù)。通過引入自記憶函數(shù),將滑動軸承摩擦故障系統(tǒng)動力核反演成一個微分-差分方程,由此得到滑動軸承的自記憶預(yù)測模型。應(yīng)用到靜載荷和動載荷的滑動軸承接觸摩擦故障實例中,驗證了所提方法的有效性,為滑動軸承磨損退化趨勢預(yù)測提供了一種新的途徑。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of predicting the trend of contact friction fault caused by nonlinear time series of sliding bearing, a method of predicting contact friction fault trend of sliding bearing based on system self-memory prediction model is proposed. According to the different characteristics of signal excitation sources, the collected signal is divided into shock sound and random sound, and then the differential equations of shock sound and random sound are derived by function fitting and grey theory respectively. The influence coefficient of different differential equations on the dynamic core of bearing contact friction fault signal system is obtained by using bidirectional difference. By introducing self-memory function, the dynamic kernel of sliding bearing friction fault system is inversed into a differential-difference equation, and the self-memory prediction model of sliding bearing is obtained. The proposed method is applied to sliding bearing contact friction faults under static load and dynamic load, and a new way to predict wear degradation trend of sliding bearing is provided.
【作者單位】： 軍械工程學院七系;西南交通大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51205405;51305454)
【分類號】：TH133.31

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本文編號：1993276