文献类型：期刊文章

作　　者：陈俊洵[1] 程龙生[1] 胡绍林[2] 余慧[2]

机构地区：[1]南京理工大学经济管理学院,南京210094 [2]西安卫星测控中心,西安710043

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家自然科学基金(71271114;61473222)

年　　份：2017

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：151-156

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171803628435)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。

关 键 词：滚动轴承 经验模态分解 改进马田系统  故障诊断  粗糙集

分 类 号：TP181]