技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別及狀態(tài)監(jiān)測(cè)的特征向量提取方法，其提出使用滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間小波能量譜模糊熵作為特征向量，既能實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別，又能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)診斷滾動(dòng)軸承運(yùn)行過(guò)程中早期故障的發(fā)生。該方法提出的時(shí)間小波能量譜模糊熵特征向量提取方法，能同時(shí)用于滾動(dòng)軸承不同故障類(lèi)型模式識(shí)別和運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，克服了傳統(tǒng)方法分別處理這兩個(gè)問(wèn)題的缺陷，極大地拓展了類(lèi)似研究方法用于滾動(dòng)軸承故障診斷的范圍，并且時(shí)間小波能量譜模糊熵作為一個(gè)單一的特征向量，相比多特征向量分析方法故障模式識(shí)別效率更高。相比傳統(tǒng)的滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，用于監(jiān)測(cè)滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)更為及時(shí)和準(zhǔn)確。

技術(shù)研發(fā)人員：鄧飛躍;楊紹普;郭文武;潘存治;郝如江;申永軍;劉永強(qiáng);劉鵬飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：石家莊鐵道大學(xué)
文檔號(hào)碼：201610897948
技術(shù)研發(fā)日：2016.10.14
技術(shù)公布日：2017.02.22