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文檔簡介
1、滾動軸承作為直升機自動傾斜器的核心部件,一旦出現(xiàn)異常將影響直升機的正常飛行,因此,研究滾動軸承故障診斷方法對于保障直升機的安全性和可靠性具有重要意義。本文在航空科學基金的資助下,以某軸承廠開展的某型直升機自動傾斜器滾動軸承故障模擬實驗臺采集的振動數(shù)據(jù)為研究對象,采用自適應信號處理方法結合兩種常見的信息熵對自動傾斜器滾動軸承進行故障診斷方法研究。主要工作內容和研究成果如下:
(1)介紹了相關理論基礎和預處理方法。首先,針對自動傾
2、斜器滾動軸承與傳統(tǒng)軸承不同之處,介紹了兩種自適應信號分解方法的原理。然后,采用形態(tài)學濾波、奇異值分解濾波、小波濾波、最大相關峭度解卷積分別對振動數(shù)據(jù)進行預處理。最后,通過開展均方根誤差和信噪比對比實驗,結果表明奇異值分解濾波方法降噪效果最好。
(2)利用VMD-SE和DE-ELM相結合開展直升機自動傾斜器滾動軸承故障診斷方法研究。首先,利用VMD對正常狀態(tài)、內圈故障、外圈故障和滾珠故障的振動數(shù)據(jù)進行分解;然后,提取前四個分量的
3、樣本熵構成特征向量;最后,將訓練集輸入DE-ELM構造訓練模型,再將測試集輸入模型進行故障診斷。對不同刻傷、不同載荷條件下的振動數(shù)據(jù)進行大量的故障診斷實驗,證明了DE-ELM在隱含層節(jié)點數(shù)較少情況下的優(yōu)勢,同時驗證了本文方法的有效性和適應性。
(3)針對CEEMDAN方法的缺點,提出一種改進型CEEMDAN方法對自動傾斜器滾動軸承進行故障診斷。首先,利用改進型CEEMDAN對正常狀態(tài)、內圈故障、外圈故障和滾珠故障的振動數(shù)據(jù)進行
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