基于相对动态误差的轴承故障特征参数提取

作     者：郑志清 全海燕 钱俊兵 ZHENG Zhiqing;QUAN Haiyan;QIAN Junbing

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学民航与航空学院云南昆明650500 

出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)

年 卷 期：2022年第33卷第10期

页      面：1055-1066页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(41364002,61861023) 浅水水域水下探测机器人开发(6493-20150016)资助项目 

主　　题：轴承 小波包 标准差 能量熵 均值 相对动态误差 

摘      要：轴承故障信号中存在有关故障的异常信息,对维护机械安全有着重大意义。轴承故障信号经小波包分解之后,故障的异常信息主要体现在分解频段的动态误差上,而各个频段的动态误差一般由标准差能量熵和标准差均值来描述。为了凸显轴承故障的区分特征,通过轴承故障尺寸去刻度动态误差,利用相应的轴承故障特征参数提取相对动态误差,是有效的处理方法。基于此思路,本文针对小波包分解后不同频段分量的标准差,计算其能量熵以及均值。然后把对应频段的标准差能量熵和标准差均值相加作为特征参数,在同一尺度下定性分析。同时把轴承信号不同频段的特征参数相加后的数值与轴承故障尺寸相比,通过产生的相对动态误差进行定量分析,最终实现对轴承故障的有效区分。实验结果表明,本文所提方法对轴承故障有很好的区分效果。