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基于关联维数的双跨转子轴承系统故障诊断
摘要：
随着工业化进程的不断加速，大量机电设备的运转给工业生产带来了关键的保障作用。然而，在这些设备的使用过程中，难免会出现各种各样的故障，特别是机械轴承故障对机械系统的安全性和可靠性产生了重大影响。因此，本文提出了一种基于关联维数的双跨转子轴承系统故障诊断方法。该方法首先通过采用小波去噪和特征提取算法提取关键特征，然后将有关数据转换成fuzzy综合评价矩阵，最终利用模糊综合评价方法进行系统的故障诊断。实验结果表明，本文提出的方法具有良好的准确性和可靠性。
关键词：双跨转子轴承系统，故障诊断，小波去噪，特征提取，模糊综合评价。
一、绪论
机械轴承是现代工业制造中最基础的重要组成部分，是传动机械的骨架，其运行状态直接关系到设备的工作效率和生产质量。因此，对机械轴承进行实时检测和故障诊断就显得尤为重要。在工业设备中，双跨转子轴承系统被广泛使用，其结构复杂且处于高负荷、高速下运作，容易出现各种故障。
目前，针对机械轴承的故障检测和诊断研究主要包括传统的振动信号分析、功率谱分析和模式识别等方法。但是，这些传统方法往往局限于特定的问题，而且大量数据的处理让这些方法的可靠性和准确性受到了严重的限制。因此，为了提高故障诊断的准确性和可靠性，本文提出了一种基于关联维数的双跨转子轴承系统故障诊断方法。
二、方法
2.1数据预处理
获取到机械轴承传感器产生的信号后，首先进行小波去噪操作，提高信号质量，减少干扰信号对数据处理的影响。小波去噪是运用小波变换方法将噪声和信号分离的方法，能够在尽量保证信号质量的情况下消除噪声。
2.2特征提取
特征提取是在去噪后的信号上进行的，通过提取信号的能量、平均值、方差和峰峰值等关键特征，将其转换为计算机能够处理的数字量。同时，为了准确性和稳定性，对多次采集到的信号进行平均处理，提高信号的信噪比。
2.3模糊综合评价
通过计算得到的特征值，构造模糊综合评价矩阵，将原始数据转换成模糊量，并通过模糊量之间的逻辑关系求得模糊综合评价结果。利用模糊综合评价方法，对机械轴承状态进行综合评价，得到机械轴承的故障程度。
三、实验与结果
为了验证该方法的可靠性，本文分别对正常和故障的双跨转子轴承系统进行实验。采用了两个不同转速梯级运行条件，实验采集到的振动信号作为数据源，经过预处理、特征提取和模糊综合评价，得出了故障状况的评判结果。实验结果表明，该方法具有良好的准确性和可靠性。能够准确地检测出故障情况并对其进行准确判断。
四、结论
本文提出了一种基于关联维数的双跨转子轴承系统故障诊断方法，该方法采用小波去噪和特征提取算法提取关键特征，然后利用模糊综合评价方法进行系统的故障诊断。实验结果表明，该方法具有良好的准确性和可靠性。在实际生产中，可以根据该方法进行双跨转子轴承系统的故障诊断，为维护机械设备的正常运转提供重要参考依据。同时，本文所提出的方法也为机械轴承故障诊断领域的研究提供了新的思路。