多脉冲激励法在轴承滚珠磨损中的状态研究及应用

机械故障中的轴承故障具有强的非线性特征,其故障特征提取具有一定的困难,针对此问题提出了一种基于多脉冲激励法下的Volterra级数核的故障特征提取方法。通过系统的输入输出信号并建立非线性系统的Volterra级数模型,利用时域和频域的低阶核进行轴承所处状态的对比,进而分析是否处于故障状态。以美国西储大学滚动轴承故障为例来验证该算法,应用小波算法和多脉冲激励法进行对比,得出多脉冲激励法能够较为方便准确地提取轴承的故障特征。

Volterra核函数法在轴承滚珠磨损中的特征提取及应用

针对滚动轴承滚珠磨损故障特征难以提取的问题,提出一种基于多脉冲激励法下的Volterra级数核的求解算法.该方法是一种非线性系统模型的"交叉"诊断法,利用轴承系统输入输出的采样信号,建立Volterra非线性辨识系统模型,并运用多脉冲激励Volterra低阶核求解算法,将得到的低阶核通过时域和频域进行对比来判断轴承当前所处的运行状态.该文以无心车床主轴轴承为例进行实验验证,并与传统的小波分析法对比得出:多脉冲激励法能够方便准确地提取轴承的故障特征,该方法对此类故障的诊断具有一定的借鉴意义.