PCA和自相关包络分析在转盘轴承故障诊断中的应用.pdfVIP

学兔兔 墨 ! Q= Z 轴 承 2014年10期 CN41—1148／TH Bearing2014，No．10 PCA和 自相关包络分析在转盘轴 承故障 诊断中的应用 杨 杰 ，陈捷 ，洪荣晶 ，封杨 (南京工业大学 机械 与动力工程学院 ，南京 210009) 摘要 ：提出一种 自相关降噪和主元分析 (PCA)相结合 的故 障检测 和诊 断方 法 。首先 采用 自相关分析 对正常运 行状 态的振动样本 数据进行降噪 ，然后建立 PCA模型 ，并通过 和 SPE统计 量来 区分 正常和故 障状态 ，最后 采用 Hilbert包络解调获取故障特征频率 。转盘轴承加速寿命试 验表明 ，该方法不但 能较好地检测 转盘轴 承故 障状 况 ，而且可准确识别转盘轴承故障类型 。 关键 词 ：转盘轴承 ；自相关降噪 ；Hilbea包络 ；故障诊 断 中图分类号 ：TH133．33；TP206 ．3 文献标 志码 ：B 文章编号 ：1000—3762(2014)10—0054—05 Applicationof PCA andAutocorrelation Envelope Analysis in Fault Diagnosis for Slewing Bearings YangJie，Chen Jie，Hong Rongjing，FengYang (School of Mechanical and Power andEngineering，NaMechanicalTechnology，Nanjing of of (School 210009，China) University ing Abstract：A method which combines the autocorrelation de—noising and principal component analysis(PCA)is pro— de—noisingprincipal and Abstract：Aautocorrelation the combines whichmethod posed detectionforfault and diagnosis．Firstly，the autocorrelation analysis usedis de—noiseto the vibration sample data undernormal operating condition．After that．the PCA model