【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承性能退化趋势获取方法
本专利技术涉及基于振动信号分析的滚动轴承性能退化
，尤其是涉及一种滚动轴承性能退化趋势获取方法。
技术介绍
滚动轴承广泛应用于大型机械、生产设备及汽车制造等工业部门中，它的性能退化是威胁旋转机械安全服役的主要因素。滚动轴承从正常状态到故障失效往往要经历一系列的退化状态，对轴承当前的性能退化趋势展开研究，可以预防滚动轴承进一步退化和故障的发生。研究滚动轴承的性能退化趋势的一个关键技术就是确定合适的性能退化指标，刻画轴承性能退化的过程。振动分析通过分析传动系统中旋转机械如齿轮、轴承等的振动频率、振动幅度、振动随时间转速的变化等特征对早期潜在或已有的故障进行分析判断，具有较高的精确性。传统的FFT频谱分析方法是基于被分析信号的稳定性，其处理电机滚动轴承的非线性、非平稳振动信号有一定的局限性。小波包分解是在对传统的小波分析的基础上发展延伸而来，它可以将信号分解的更为细致。因其适用于实际非线性、非平稳信号的研究，目前已广泛地应用于信号去噪、故障诊断和趋势预测等领域中。然而其在研究的过程中仍存在着许多的问题，如：频率混叠现象、小波包分解...
【技术保护点】
1.一种滚动轴承性能退化趋势获取方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：1)在轴承退化期间，获取滚动轴承的振动信号，提取小波包能量作为反映轴承退化趋势的特征向量；2)根据步骤1)获取的反映轴承退化趋势的特征向量获取能量波动变化率，利用能量波动变化率选择最优小波基函数；3)采用马氏距离将滚动轴承的特征向量集的多维特征向量进行融合，构建反映轴承性能退化过程的指标，利用该指标评价轴承状态，完成退化趋势的获取。
【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承性能退化趋势获取方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：1)在轴承退化期间，获取滚动轴承的振动信号，提取小波包能量作为反映轴承退化趋势的特征向量；2)根据步骤1)获取的反映轴承退化趋势的特征向量获取能量波动变化率，利用能量波动变化率选择最优小波基函数；3)采用马氏距离将滚动轴承的特征向量集的多维特征向量进行融合，构建反映轴承性能退化过程的指标，利用该指标评价轴承状态，完成退化趋势的获取。2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承性能退化趋势获取方法，其特征在于，步骤1)的具体内容为：在轴承退化期间，提取小波包能量作为反映轴承退化趋势的特征向量，小波包系数的表达式如下：wj,n(k)＝<x(t),μj,n,k(t)>＝∫x(t)μj,n,k(t)dt式中：x(t)为振动信号，μj,n,k(t)为小波包函数，j为尺度因子，k为时间因子，n为振荡因子，分解信号时，第j层上第n个节点的小波包能量定义为：式中：j为第j层上各节点小波包系数的个数；将轴承信号进行j层分解后第j层上的各频带能量作为2j维特征向量，构造特征向量如下式所示：式中：Nj为第j层上各节点小波包系数的个数；令信号总能量为E，对T进行归一化处理后得到特征向量集T′：3.根据权利要求2所述的一种滚动轴承性能退化趋势获取方法，其特征在于，步骤2)具体包括以下步骤：21)计算小波包分解的每个频带的能量占整体信号能量的百分比其中n＝1,2,…,...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑小霞，钱轶群，王帅，彭鹏，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。