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基于量化关联模型的滚动轴承故障评估研究

作者:谭晓栋1,3,张勇2 日期:2021-04-20/span> 浏览:715 查看PDF文档

基于量化关联模型的滚动轴承故障评估研究*
谭晓栋1,3,张勇2
(1.电子科技大学 机械与电气工程学院,四川 成都 611731;2.国防科技大学 智能科学学院,
湖南 长沙 410000;3.武警警官学院 部队管理系,四川 成都 610213)

摘要:针对滚动轴承故障演化增长过程中的监控问题,对影响故障程度评估的测试源、状态指标与故障程度三者间的关联关系展开了研究,提出了基于量化关联模型的故障程度量化评估方法。使用部署在设备上的多元测点,采集了不同故障严重程度下的数据,计算了不同故障程度下的时频状态指标;建立了多元测点、状态指标与故障程度间的关联模型,分析了多元测点和状态指标对故障程度评估结果的影响;以评估结果的均方根误差最小为目标,优化选择了分别适合滚动体故障、内环故障、外环故障3种故障类型的量化评估模型,以此为基础,实现了对滚动轴承故障程度的量化评估。研究结果表明:该方法能从数据源头捕获更多的故障原始信息,准确将测点数据、状态指标与故障程度进行量化关联映射,能有效提高滚动轴承故障程度评估的效率和精度。
关键词:滚动轴承;故障评估;量化关联模型;特征指标;均方根误差
中图分类号:TH133.33;TP24        文献标识码:A      文章编号:1001-4551(2021)02-0142-09

本文引用格式:
谭晓栋,张勇.基于量化关联模型的滚动轴承故障评估研究[J].机电工程,2021,38(2):142-150.
TAN Xiao-dong, ZHANG Yong. Rolling bearings fault assessment based on quantitative correlation model[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(2):142-150.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn



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