基于整周期时域回归识别滚子间距变化的保持架故障诊断方法

李修文， 唐德尧， 杨荣华

(1.唐智科技湖南发展有限公司，长沙 410083；2.北京唐智科技发展有限公司，北京 100038)

各类机械设备中旋转机械约占设备的80%[1]，其常见的故障模式，如齿轮、轴不平衡、不对中、轴承外环、内环、滚子类故障，诊断方法较为成熟，主要有傅里叶频谱分析法、幅域分析法、小波分析法、EMD、Hilbert变换以及SVM、神经网络、遗传算法等模式识别方法[2-4]，当前国内外的研究方向主要集中在如何在故障早期发现故障、如何提取复杂信号中的微弱故障特征信息，这类方法主要有声发射分析法、S变换、非线性时间序列分析法、数学形态学、随机共振、混沌理论等[5-10]，这其中轴承保持架的故障，由于保持架公转频率极低，其特征频率一般位于频谱图上的最左端，容易被低频干扰所混淆，并且工程实际应用中易受数据长度的限制、频率分辨率较大，容易出现频谱的能量泄露现象，往往不易识别和发现此类故障，因此，对于保持架的故障诊断一直是轴承故障诊断中的难点[11-12]。尽管有部分学者专门对保持架的故障诊断方法进行了相关研究，如提出了基于小波分析的诊断方法[13]、基于共振解调的外孤谱诊断方法[14]等，但这些方法仍然是基于金属保持架故障或破碎物对金属外环、内环(或其挡边)碰撞或摩擦而发生冲击信息的原理，其中外孤谱主要是识别油脂中是否存在杂质，且实际应用于保持架的故障诊断效果均有限。

随着塑料保持架的快速发展，近年来工程塑料保……