基于时间编码信号处理与识别的滚动轴承性能退化程度评估

滚动轴承是最常见的机械设备之一,对其进行性能退化评估是实现视情维修的基础。近年来滚动轴承监测技术已经取得了一定的成果,但找到一个能够对轴承故障进行早期预警且具有可信度高、高效率的监测系统是一大挑战。提出了一种基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)的设备性能退化评估方法,并将其运用于滚动轴承不同故障程度实验与全寿命实验。结果表明:TESPAR分析不仅能准确分辨不同故障程度,且对轴承故障的变化具有敏感性。

基于萤火虫神经网络的轴承性能退化程度评估

准确评估轴承的性能退化程度是旋转机械预知维护的基础与关键,也是当前研究的新方向。提出了一种萤火虫神经网络方法,并首次应用于轴承性能退化程度的评估。利用萤火虫优化算法得到BP神经网络的最佳初始权值和阈值,提取功率谱熵、小波熵、盒维数、关联维数、峭度和偏度作为故障特征。算例结果表明,萤火虫优化算法提高了网络的预测精度,所提方法可准确评估滚动轴承的性能退化程度,验证了其在工程应用中的有效性与准确性。