发动机高速滚动轴承磨损故障信号特征识别

发动机高速滚动轴承在恶劣的工作环境下长时间使用,会导致其出现磨损故障,严重影响发动机的正常运行,且故障类型多样,每种故障类型都有其独特的特征,使得故障信号特征识别困难。为了有效解决这一问题,提出了一种发动机高速滚动轴承磨损故障信号特征识别方法。通过对发动机高速滚动轴承的振动信号进行EEMD分解和重建,获得其固有振动模态函数IMF,根据所得的IMF构建Hankel矩阵,获得拼接的奇异值样本特征矢量。通过划分样本空间和设置迭代阈值的方式,采用模糊聚类算法对故障样本聚类,计算出每个样本在不同聚类中的隶属度,以获得其贴近程度和故障特征。通过实验证明,所提算法能够较好的判别机械故障,准确性高,误报错报概率小,可确保设备的安全运行。