朱文昌,罗梦婷,倪广县,王恒

(南通大学机械工程学院,226019,江苏南通)

滚动轴承作为旋转机械的核心部件对旋转设备的可靠运行起着关键作用[1]。对轴承的早期故障检测与性能退化评估,能够有效避免故障发生,减少因设备失效带来的损失,对安全生产具有重要的意义[2],是近年来机械故障诊断领域研究的热点。

在对滚动轴承进行性能退化评估过程中,退化指标的构造非常重要。退化指标应具有如下特点:①能够准确地表征滚动轴承全寿命历程中的不同运行状态;②具有较好的泛化性、单调性能够适应不同工况。Boskoski等基于Jensen-Shannon散度指标评估小波包变换中各小波包的相关关系[3];夏均忠等利用应用累积和对Jensen-Renyi散度指标进行改进,提高了指标的稳定性及单调性[4];尹爱军等通过同步抽取变换对滚动轴承振动信号进行时频分析以获得能量更加集中的时频图,采用复小波结构相似性对时频图的评估值作为滚动轴承性能退化指标[5]。以上方法可对滚动轴承退化状态进行表征,但对轴承早期微弱故障不敏感,对其全寿命历程中的不同运行阶段刻画不精确。Jiang等利用干扰属性投影(NAP)可准确提取轴承退化状态特征,结合隐马尔可夫模型(HMM)较高的辨别力,较好地反映了轴承性能的退化过程,但HMM参数训练中的初始状态数都是依据传统经验设定[6];李玉庆等提取不同磨损量标准试件的振动特征,进行曲线拟合,建立损伤严重程度评估标准曲线作为损伤程度的评估标准,可精确评估轴承的损伤程度,但此方法目前仅在实验室条件下准确率较高[7]。……