滚动轴承出厂检测与智能故障诊断研究

作     者：桑迎平 蔡晋辉 曾九孙 张昕 姚燕 丁浩 Sang Yingping;Cai Jinhui;Zeng Jiusun;Zhang Xin;Yao Yan;Ding Hao

作者机构：中国计量学院浙江省流量计量技术重点实验室杭州310018 浙江省质量检测科学研究院杭州310018 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2015年第36卷第S1期

页      面：1-6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] 0804[工学-仪器科学与技术] 0703[理学-化学] 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：浙江省质量技术监督局科研计划(20140205)项目资助 

主　　题：滚动轴承 数学形态学 KL距离 出厂检测 故障诊断 

摘      要：由于传统滚动轴承出厂检测存在自动化程度低、劳动强度大、参数单一和临界判断模糊等缺点,本文结合滚动轴承振动原理,提出了数学形态学与KL距离相结合的滚动轴承故障检测方法.通过对滚动轴承信号进行多尺度形态滤波,定量分析形态算法,选取最优结构元素尺度;为进一步对滚动轴承信号进行故障诊断,对获取的滤波信号进行KL距离计算,实现轴承故障的检测.测试实例表明,形态膨胀滤波器能够有效抑制轴承故障中的噪声,并且可以有效地突出特征故障频率;数学形态学与KL距离相结合的滚动轴承故障检测方法具有较好的检测效率和精度.