基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

摘要：

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法.对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型.分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了“灰色关联度+ TEO”方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性.

关键词：滚动轴承、早期故障、故障诊断、灰色关联度(GRD)、Teager能量算子(TEO)

所属期刊栏目：39

分类号：TH165+.3;TH133.33

在线出版日期：2020-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229