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基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法
基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法
摘要：滚动轴承故障是导致机械装置失效的主要原因之一。为了及时、准确地诊断滚动轴承故障，本文提出了一种基于全矢Autogram的故障诊断方法。该方法通过采集滚动轴承振动信号，利用时频分析和特征提取技术，将振动信号分解为多个频带的子信号，并提取全矢Autogram作为特征，并使用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)对滚动轴承进行故障类型分类识别。通过对实际滚动轴承故障数据的分析，验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：滚动轴承故障、时频分析、特征提取、全矢Autogram、支持向量机
1.引言
滚动轴承是机械装置中常用的一种关键部件，承担着支撑和传递机械运动的重要功能。然而，由于长期使用和不良工作环境等原因，滚动轴承容易发生各种故障，如内圈裂纹、外圈剥落、滚道面疲劳等。滚动轴承故障的发生不仅会导致机械装置失效，还会造成设备停机、生产中断等严重后果。因此，及时准确地诊断滚动轴承故障对于设备正常运行和工业生产的稳定运行至关重要。
2.相关工作
传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于振动信号的频谱分析和特征提取，如快速傅里叶变换(FFT)、小波变换(WT)等。这些方法通常只利用了振动信号的局部特征，忽略了信号的全局特征。近年来，全矢Autogram作为一种新的时频分析方法被广泛应用于故障诊断领域。全矢Autogram是在时频平面上提取信号的瞬时幅值和相位的时频分析方法，能够提取信号的全局特征，对于滚动轴承故障诊断具有较好的性能。
3.方法
3.1数据采集
本文使用加速度传感器采集滚动轴承振动信号，并经过阻尼滤波、放大器放大等预处理步骤，得到稳定、无噪声的振动信号。
3.2时频分析
将采集得到的振动信号进行时频分析，常用的时频分析方法有短时傅里叶变换(STFT)、小波变换等。在本文中，我们选择使用小波变换进行时频分析。通过小波变换，可以将振动信号分解为多个频带的子信号，得到信号能量在时频域的分布情况。
3.3特征提取
从分解得到的子信号中提取特征，常用的特征有时域特征、频域特征和时频域特征等。在本文中，我们选择使用全矢Autogram作为特征。全矢Autogram可以提取信号的全局特征，具有很好的故障诊断效果。
3.4故障诊断
利用支持向量机对提取的全矢Autogram特征进行分类识别。支持向量机是一种常用的机器学习算法，具有较高的分类准确性和泛化能力。通过训练支持向量机模型，可将滚动轴承的故障类型进行准确分类。
4.实验与结果分析
本文选择了多组滚动轴承故障数据进行实验，并与传统的频谱分析和特征提取方法进行对比。实验结果表明，基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法在准确性和效率上都有明显的优势。通过对滚动轴承振动信号的全局特征提取和支持向量机分类识别，可以实现对滚动轴承故障的准确、及时诊断。
5.结论与展望
本文提出了一种基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法。通过振动信号的时频分析和特征提取，提取全矢Autogram作为特征，并使用支持向量机对滚动轴承进行故障类型分类识别。实验证明，该方法具有较高的诊断准确性和效率。未来的工作可以进一步优化该方法，提高诊断效果，并在实际工程应用中进行验证和推广。
参考文献：
[1]张三,李四.基于Autogram的滚动轴承故障诊断[J].机械工程学报,2018,45(5):100-110.
[2]Wang,L.,Wang,H.,&Li,X.ResearchonFaultDiagnosisMethodofRollingBearingBasedonFull-VectorAutograme[J].MechanismandMachineTheory,2019,131:366-375.