摘要
文中从退化过程出发,提出了一种基于模糊评价的齿轮箱健康状态评估方法.该方法通过采集齿轮箱的振动信号,在时域、频域、时频域等对振动信号进行故障特征提取,利用主成分分析法对各特征进行降维,得到代表齿轮箱运行状态的特征向量.特征向量在高维空间中为一个点,将健康样本的特征向量聚成的球心作为代表健康状态的标准向量.引入相对劣化度的概念描述当前设备远离健康状态的程度,利用样本特征向量到标准向量的欧式距离计算其相对劣化度.采用轴承理论寿命计算公式和线性疲劳累积损伤定律,根据轴承的转速和载荷计算轴承的相对劣化度.综合考虑振动信号和轴承理论寿命计算结果得到的相对劣化度.将健康状态划分成健康、良好、注意、异常和故障共5种健康状态.建立起相对劣化度到健康状态的映射关系,最终得到设备当前的健康状态.最后给出一个算例对所提方法的有效性进行了验证.
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