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：1088 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