基于多指标模糊融合的滚动轴承诊断的最优频带解调方法

来源：机械工程学报杂志2015年第7期北京时间：

作者：李川 朱荣荣 杨帅

单位：1.重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室；2.渥太华大学机械工程系

摘要：轴承运行时会产生较大的振动噪声，采用振动信号统计量指标可以识别其共振频带，并通过共振频带解调来提取故障特征信号。目前常用的峭度图等方法根据经验自顶向下粗略划分轴承振动频谱，而且采用单一指标识别共振频带，常常被噪声所干扰，因而鲁棒性不高。为了提高滚动轴承故障诊断的精度，提出一种多指标模糊融合的最优频带解调方法。采用自底向上的思路，以最小化代价函数为条件，通过细分振动频谱，将细分的频谱进行双向合并，可以提高频带划分的精度。在提出的方法中，代价函数由峭度、平滑因子、峰度系数等多个指标应用模糊贴近度方法进行数据融合构造，可以有效提高识别最优共振频带的鲁棒性。分别采用仿真信号和实际采集信号对所提出的方法进行测试，与现有的单指标方法相比，试验结果表明所提出的方法可以正确诊断滚动轴承的故障。

关键词：CAD网格分割,k-means法向聚类,高斯映射；

基金资助：国家自然科学基金(51375517)、重庆市杰出青年科学基金(2012JJJQ70001)和重庆高校创新团队(KJTD201313)资助项目