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年 月 机床与液压 第 卷 第 期 基于时间编码信号处理与识别的滚动轴承性能退化程度评估 张龙 黄文艺 熊国良 华东交通大学机电工程学院 江西南昌 摘要 滚动轴承是最常见的机械设备之一 对其进行性能退化评估是实现视情维修的基础 近年来滚动轴承监测技术 已经取得了一定的成果 但找到一个能够对轴承故障进行早期预警且具有可信度高 高效率的监测系统是一大挑战 提出 了一种基于时间编码信号处理与识别 的设备性能退化评估方法 并将其运用于滚动轴承不同故障程度实验与 全寿命实验 结果表明 分析不仅能准确分辨不同故障程度 且对轴承故障的变化具有敏感性 关键词 视情维修 滚动轴承 时间编码信号处理与识别 性能退化程度评估 中图分类号 文献标志码 文章编号 前言 频率特性作为特征矢量输入神经网络进行训练 建 滚动轴承在旋转机械领域运用相当广泛 它的 立缺陷特性与承载条件之间的关系 以具体的健康 运行状态将影响旋转机械整体使用情况 若在运行 指数值作为输出 实验结果表明该指标对故障程度 条件下出现故障而不及时维修 则可能出现后果严 的监测是有效的 等 基于 重的局面 在非线性复杂工况下 滚动轴承的振动 的诊断系统体系结构对轴承进行故障监测 系统状 信号反映了不同的故障特征以及其性能退化程度 态的变化显示了轴承从健康到失效的过程等 以上 所以分析信号特征有助于发现滚动轴承受损情况和 方法都有着各自的优势 然而这些复杂的技术需要 该轴承的剩余寿命 这为视情维修奠定了基础 近 大量的分析存储空间以容纳数据采样和一个高功率 年来 越来越多学者对滚动轴承性能退化评估进行 的计算机完成计算 这使得实现一个智能传感器节 了不同方法的研究 且大多数都取得了一定的成果 点的成本较大 例如 陈非等人 通过多通道多转速下的信息熵矩 时间编码信号处理与识别 在信号处 阵来描述振动过程的变化规律 从而提出一种基于 理方面有所需存储空间小 效率高等特点 能直 过程的信息融合故障诊断的新方法 并通过实例