航空发动机主轴承使用状态寿命预测模型

在滚动轴承寿命预测模型分析的基础上,提出了航空发动机主轴承状态寿命的概念,即把主轴承的使用寿命周期划分为状态良好、初步损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段;建立了1种利用机载传感器信息(转速、振动和飞行器机动),来确定航空发动机主轴承使用状态寿命的模型,该模型把状态监控数据和基于理论模型分析计算的方法相结合,为评估主轴承的寿命状态提供了1种新的方法.     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

基于零空间追踪算法的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于零空间追踪算法（NSP）的滚动轴承故障诊断方法,首先依据轴承故障机理建立轴承故障振动信号模型,并构造基于轴承故障振动信号特征的零空间微分算子,然后利用所构造微分算子将待分析混合信号分解为一系列含有轴承故障特征的窄带信号的叠加,最后通过调整算法中的参数实现轴承故障的特征提取。仿真与实验信号分析结果表明,该方法可以有效进行滚动轴承的早期故障特征提取及复合故障的分离。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

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。      

基于改进小波变换和包络分析的滚动轴承故障诊断

采用改进的小波分解和重构算法与包络分析相结合的方法,提取滚动轴承振动信号的故障特征频率。改进的小波分解和重构方法避免了 Mallat 算法频率混淆的缺陷,通过对重构信号特定频带进行包络分析,更加准确地提取了滚动轴承的故障特征频率。通过对无故障滚动轴承和内圈、外圈有故障的滚动轴承振动信号的分析,说明这种方法能够有效诊断滚动轴承的故障,并将该方法成功应用于某型航空发动机主轴承故障诊断。     

基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法

为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。      

基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承故障诊断方法

实验验证了基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承局部故障诊断方法.建立起滚动轴承故障实验台, 采用压电晶体加速度传感器测取转轴的振动.通过滚动轴承内环、外环、滚动体和保持架四种典型故障的实验分析结果, 证明了该方法的可行性, 并发现转轴振动信号的传递路径相对简单, 对轴承内环、滚动体和保持架早期微小故障的发现与诊断可能是有利的.      

基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法

将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。      

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

失去润滑的高速滚动轴承工作游隙的分析

分析了某武装直升机传动系统在失去润滑状态下其高速滚动轴承工作游隙的变化情况, 推导出考虑构件弹性时轴承游隙变化量的计算公式, 并以实例验算。为合理选择滚动轴承游隙值, 提高轴承系统寿命乃至整个传动系统生存力提供依据      

滚动轴承加工质量与振动的灰色关联度

已经证明零件的加工质量对轴承振动会产生一定的影响,但现有的研究没有比较各种质量指标对轴承振动的影响程度。为此,通过实验研究,比较并评价不同性质的加工质量指标对轴承振动的影响程度。在研究中,采用两种航空轴承。考虑到统计理论的适用条件,采用了灰色系统理论。研究结果表明:结构尺寸误差参数对轴承振动的影响比较大,宏观形状误差参数和微观形貌参数对轴承振动的影响比较小。这表示轴承的宏观形状误差和微观形貌误差已经达到比较高的质量水平,以至于对轴承振动的影响不再成为主要因素,而轴承的结构尺寸参数及其公差存在着设计方法上的一些问题,从而成为影响轴承振动的主要因素。     

齿轮-转子-滚动轴承传动系统的弯扭耦合振动

考虑齿轮啮合及扭转作用,建立齿轮-转子-滚动轴承传动系统的弯扭耦合非线性动力学模型.考虑输入/输出端、齿轮轴的弯曲/扭转振动等问题,推导了不平衡齿轮-转子-滚动轴承弯扭耦合的动力学微分方程.在考虑齿轮偏心和滚动轴承非线性接触特性的情况下,分析了转速、偏心量以及轴承游隙等参数对系统振动响应的影响规律.研究发现:由于弯扭耦合的作用,在主动轴中有着非常明显的从动轴转频成分.而在扭转振动中则各轴转频和啮合频率表现得更为清晰;滚动轴承有其自身的谐振频率,在系统设计阶段需要注意避开滚动轴承的变刚度频率对系统的影响;随着齿轮偏心量的变化对系统的时域和频域响应也有着很大的影响.另外,轴承游隙对系统的振动响应也有着较大影响,应选择合适的轴承游隙,以减小系统各处的振动幅值.     

联合载荷作用下精密角接触球轴承动态特性演变规律

基于滚动体与套圈之间相互作用与相对位置关系,考虑离心力、陀螺力矩等非线性因素影响,建立了精密角接触球轴承五自由度拟静力学分析模型,并基于逐步搜索法原理对轴承刚度计算模型进行优化,揭示了复杂联合载荷作用下精密角接触球轴承动态特性的演变规律。研究表明:轴向载荷在一定程度上减小轴承内外圈接触角差值,削弱由于转速增大引起的刚度软化现象;力矩载荷与径向载荷单独作用时,均导致轴承接触角、接触力波动幅度增大,沿载荷作用方向轴承刚度增大,垂直于载荷作用方向刚度减小;联合载荷作用下,力矩载荷能够抑制径向载荷引起的轴承内部载荷波动,提高轴承承载能力与使用寿命。      

轴承预紧力与系统固有频率关系的试验

研制了轴承预紧力测试装置,通过该试验装置对预紧力和系统固有频率的关系进行了研究.对轴承预紧力随系统固有频率变化的试验数据进行了拟合.结果表明:该试验装置从一定程度上反映了轴承的预紧特性.固有频率随轴承预紧力的增大而增大,相同的预紧力下,系统固有频率随轴承支承跨距的增大而增大.拟合得到的预紧力-固有频率-支承跨距关系式精度较高.      

Friction moment analysis of space gyroscope bearing with ribbon cage under ultra-low oscillatory motion

This paper presents the model of calculating the total friction moment of space gyroscope ball bearings which usually work under ultra-low oscillatory motion and are very sensitive to the friction moment. The aim is to know the proportion of the friction moment caused by each frictional source in the bearing＇s total friction moment, which is helpful to optimize the bearing design to deduce the friction moment. In the model, the cage dynamic equations considering six degree-of-freedom and the balls dynamic equations considering two degree-of-freedom were solved.The good trends with different loads between the measured friction moments and computational results prove that the model under constant rate was validated. The computational results show that when the speed was set at 5 r/min, the bearing＇s maximum total friction moment when oscillation occurred was obviously larger than that occurred at a constant rate. At the onset of each oscillatory motion, the proportion of the friction moment caused by cage in the bearing＇s total friction moment was very high, and it increased with the increasing speed. The analyses of different cage thicknesses and different clearances between cage pocket and ball show that smaller thickness and clearance were preferred.     

齿轮箱中滚动轴承的故障诊断

提出了一种基于自适应除噪技术(ANC)和共振解调技术(DRT)的齿轮箱中滚动轴承的故障诊断方法。该方法先后用同一传感器和测量系统、在同一位置采集被诊断轴承在无故障时的振动信号和在状态监测过程中的振动信号,然后把这两次拾取的信号分别作为自适应除噪系统的参考输入和主输入进行除噪处理,最后用共振解调技术对除噪后的振动信号进行包络解调,实现齿轮箱中滚动轴承的故障诊断。实际应用表明,该方法能够从齿轮箱振动信号中剔除齿轮啮合振动等背景噪声,提高滚动轴承振动信号的信噪比,可以有效地诊断齿轮箱中滚动轴承的故障。      

滚动轴承平均故障前时间计算方法研究

滚动轴承的平均故障前时间(MTTF)和平均失效率是旋转类机械设备可靠性预计和分析的重要基础数据,传统源于统计样本信息的滚动轴承MTTF和失效率数据可信度不高,难以约束滚动轴承的可靠性定量设计。为得到可信度更高的滚动轴承MTTF,利用滚动轴承疲劳寿命计算方法,基于滚动轴承寿命与可靠度的关系研究,推导了威布尔分布的MTTF和平均失效率计算公式,提出一种滚动轴承MTTF和平均失效率的计算方法和流程,给出了滚动轴承MTTF和平均失效率的计算示例。解决了利用设计参数(工作寿命、可靠度、动载荷等)计算滚动轴承MTTF和平均失效率的问题,可为滚动轴承及其配套产品的可靠性预计和分析提供数据和方法支持。