正常工況下軸承往往是在時(shí)變轉(zhuǎn)速條件下運(yùn)行的,使得恒定轉(zhuǎn)速下的軸承故障診斷技術(shù)無(wú)法應(yīng)用,針對(duì)該問(wèn)題提出了一種基于改進(jìn)快速路徑優(yōu)化算法的多時(shí)頻曲線提取軸承故障診斷方法。利用快速路徑的學(xué)習(xí)特性能夠有效地防止頻率躍變,使得提取的時(shí)頻曲線更準(zhǔn)確地表示時(shí)頻域表達(dá)式中的脊線。另外,將快速路徑優(yōu)化應(yīng)用于時(shí)頻域表達(dá)式迭代中,能夠有效地提取多個(gè)時(shí)頻曲線;然后將平均曲線和各個(gè)時(shí)頻曲線的比值與故障特征系數(shù)進(jìn)行比對(duì)實(shí)現(xiàn)故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)未知時(shí)變轉(zhuǎn)速下的軸承故障診斷。 

【文章來(lái)源】：制造技術(shù)與機(jī)床. 2020,(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 多時(shí)-頻曲線提取
    1.1 快速路徑優(yōu)化提取時(shí)頻曲線
    1.2 基于改進(jìn)快速路徑優(yōu)化的多時(shí)-頻曲線提取
2 軸承故障診斷方法
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.1 實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)介
    3.2 外圈故障軸承
    3.3 內(nèi)圈故障軸承
    3.4 健康的軸承
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]磷蝦算法優(yōu)化多分類支持向量機(jī)的軸承故障診斷[J]. 呂震宇.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2019(05)
[2]基于MCKD和CEEMDAN樣本熵的滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 金妍.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2019(03)
[3]網(wǎng)絡(luò)信息快速多路徑傳輸延遲優(yōu)化控制仿真[J]. 魏建紅.  計(jì)算機(jī)仿真. 2018(07)
[4]變轉(zhuǎn)速及齒輪噪源干擾下基于IDMM與EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 趙德尊,李建勇,程衛(wèi)東.  振動(dòng)與沖擊. 2016(10)
[5]基于瞬時(shí)故障特征頻率趨勢(shì)線和故障特征階比模板的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷[J]. 王天楊,李建勇,程衛(wèi)東.  振動(dòng)工程學(xué)報(bào). 2015(06)
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博士論文
[1]基于廣義能量算子的復(fù)雜時(shí)變調(diào)制信號(hào)分析方法及其在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 李康強(qiáng).北京科技大學(xué) 2018
[2]變轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)軸承時(shí)變非平穩(wěn)故障特征提取方法研究[D]. 趙德尊.北京交通大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3441708