高精度长寿命固体润滑滚动轴承弹性加载方式

文中讨论了空间飞行器高精度、长寿命、高可靠性活动部件——固体润滑滚动轴承的一种预加轴向载荷的方式。实验证明经过良好的设计和装调,采用转移膜润滑工艺,加以准确合适的均匀的轴向预载,可以使轴承保持低且较稳定的摩擦力矩、高的旋转精度和较长的寿命。     

滚动轴承在任意方向的支承刚度

为仔细分析高速转子——滚动轴承系统的动力学特性,本文提出了滚动轴承在任意方向的支承刚度的概念,应用弹性理论和滚动轴承内部几何关系,推导了滚动轴承在任意方向的支承刚度的数学表达式。同时还提出了球轴承和单列向心短圆柱滚子轴承在外载荷作用下内圈位移的简化表达式,给出了计算方法和编制了相应的计算程序。 为验证上述理论的正确性和程序的可靠性,应用本文方法进行了大量的计算试验,与美国空军推进实验室所提供的轴承刚度的资料相比较,计算结果相当吻合。在此基础上,本文还进一步探讨了轴承的轴向负荷和径向负荷、径向间隙和负荷分布参数对轴承刚度的重要影响,得到了许多重要结论。     

滚动轴承疲劳强度分布计算

根据P－S－N曲线上疲劳寿命存活率和疲劳强度存活率的等同性原理，借助已知的给定载荷下疲劳寿命概率密度函数，计算出未知的给定寿命下疲劳强度概率密度函数，进一步进行可靠性分析奠定基础。     

特征定量识别的航天精密伺服机构轴承运行可靠性评估方法及应用

滚动轴承是航天精密伺服机构中的关键运动副,其可靠性常作为表征伺服机构寿命的重要指标。针对航天精密伺服机构的复杂载荷、极端环境与具体轴承个性问题,本文开展基于特征定量识别的航天精密伺服机构轴承动态可靠性评估方法及其应用研究。采用自适应标准多小波定量识别机构关键轴承运行状态特征,基于降半正态分布函数构建关键轴承运行状态特征与其隶属可靠度的映射关系,建立轴承运行状态信息的可靠性评估模型,为精密伺服机构轴承可靠性评估缺乏大样本数据和当下产品可靠度难以真实评价的工程难题开辟新途径。工程实例表明:该方法可以有效揭示试验台轴承外圈损伤所引起的运行可靠性降低的原因,并成功应用于评估某型航天精密伺服机构轴承运行状态。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。      

基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断问题,提出了一种滚动轴承故障的协同诊断技术。通过最小熵解卷积消除信号传递路径的影响以增强信号中的冲击性成分;通过小波变换提取共振频带;通过自相关分析抑制频带信号中的非周期性成分并进一步提升信噪比。依托带机匣的转子试验器分别对人工故障轴承和真实故障轴承进行了两组试验,试验结果表明:相比于其他典型方法,采用所提协同诊断法得到的包络谱中故障特征频率对应的谱峰更加清晰、明显。      

基于LTSA融合降维法的滚动轴承可靠性评估方法

为了保障滚动轴承在给定工况下安全平稳地运行,提出了一种基于局部切空间排列（LTSA）和威布尔比例故障率模型（WPHM）的滚动轴承可靠性评估方法。该方法提取滚动轴承整个寿命周期的时域、频域、时频域及统计等不同分析域上的特征指标,从中筛选出包含滚动轴承运行状态的特征指标,构建出高维多域特征集;利用局部切空间排列算法对高维多域特征集进行融合降维,得到可全面反映滚动轴承性能退化趋势的综合特征指标作为WPHM的响应协变量进行可靠性评估。通过滚动轴承的寿命试验,得到该试验轴承的寿命为491 min。该方法能够得出轴承在489 min左右失效,寿命误差小于1%,故验证了该方法可以对滚动轴承的运行可靠性进行有效地评估。      

基于ICA包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断

针对多元经验模态分解(MEMD)存在模态混叠、带内噪声干扰导致轴承故障特征信息微弱难提取问题,提出了基于独立分量分析(ICA)包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断。采用MEMD对多通道信号进行自适应分解,依据峭度和相关系数选取包含故障信息的本征模态函数(IMF);对所选取IMF分量的包络信号进行ICA分析,抑制模态混叠和削弱带内噪声;选取峭度最大的独立分量包络进行频谱分析,判断滚动轴承的运行状况。实测信号结果表明:ICA包络增强MEMD后包络谱中可以清楚地看到前6阶故障频率,故障特征频率误差小于1 Hz,其他方法只能看到2~3阶,且干扰频率成分较多。      

基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究

通过声发射检测技术对铁路重载货车滚动轴承故障进行不解体诊断,利用小波包分析技术对采集到的声发射信号进行分解和重构,提取故障信号的能量特征向量,将处理后的特征向量输入到BP神经网络进行滚动轴承故障模式识别,进而判断轴承是否发生故障以及故障的类型。经过使用大量的实际滚动轴承实验数据进行验证,其结果都表明了使用本文的方法的有效性。