基于数据驱动的回转支承性能退化评估方法

作     者：封杨 黄筱调 洪荣晶 陈捷 FENG Yang;HUANG Xiaodiao;HONG Rongjing;CHEN Jie

作者机构：南京工业大学机械与动力工程学院江苏南京210009 

出 版 物：《中南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central South University:Science and Technology)

年 卷 期：2017年第48卷第3期

页      面：684-693页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0806[工学-冶金工程] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0815[工学-水利工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0813[工学-建筑学] 0703[理学-化学] 0814[工学-土木工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51375222 51105191)~~ 

主　　题：回转支承 性能退化模型 EEMD-PCA 数据融合 

摘      要：为解决工程机械中大型回转支承工作环境恶劣,但可靠性要求较高的问题,提出一种基于集合经验模态分解-主成分分析(ensemble empirical mode decomposition-principle component analysis,EEMD-PCA)的振动信号降噪和性能退化过程评估方法。结合EEMD和PCA各自优势自适应地选择全寿命振动信号中最能反映回转支承性能退化趋势的成分进行重构以实现降噪,提出以PCA模型中的统计量连续平方预测误差(continues square prediction error,C-SPE)作为回转支承的性能退化特征,建立回转支承性能退化模型。利用自制的回转支承性能试验台对型号为QNA-730-22的回转支承进行全寿命疲劳试验。研究结果表明,该方法具有较好的降噪效果,建立的性能退化模型准确地反映出不同阶段回转支承的性能特征,为企业的主动维护提供了数据支撑,从而进一步提高了回转支承的运行可靠性。