吴孟祝,李郝林
(200093 上海市 上海理工大学 机械工程学院)
滚动轴承作为机械传动系统中最常用的机械零件之一,对于机械系统有着不可替代的作用,其退化的状态在一定程度上直接关系到机械系统的正常运行[1],对于滚动轴承性能退化的研究十分有必要。此外,通过对其性能退化的研究以及对早期故障的检测,也可以实现对滚动轴承的寿命预测,减少由于轴承出现故障而引发的车间停工事件,为工厂车间的工作人员对轴承制定维修维保计划提供非常重要的参考价值,提高车间的工作效率并降低维修成本。
在分析数据的过程中可以了解到,滚动轴承产生的信号是十分典型的非平稳随机信号,该信号具有较大的随机性和不确定性,如果能够寻找到一个非常合适的量化指标,能够十分清晰地表征轴承的退化趋势,或者在性能退化较为轻微时,能够准确无误地给工作人员提供预警指示,那么该指标对于提升机械系统的可靠性、降低故障发生的频率、完善系统的维保方案都具有重要的意义。
对于一般工业轴承而言,有多种较为成熟的技术,由于传感器性能的不断提高,可以实现对油脂或油量、温度、声音、振动等多种信号的采集。现如今,各研究工作者对轴承性能退化的研究主要基于采集的振动信号,通过傅里叶变换、小波变换、熵值分析等方法将信号分别置于时域、频域、时频域进行分析,实现对滚动轴承性能退化的研究。……