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轴承性能退化评估是工业设备预测性维护的核心环节。通过采集轴承全寿命周期的振动信号,可以提取反映设备健康状态的关键特征。
时域特征提取主要关注信号的统计特性,包括均值、方差、峭度等指标。这些指标能直观反映振动能量的变化趋势,特别是峭度系数对早期故障冲击成分非常敏感。
频域分析则通过傅里叶变换将信号转换到频率维度,提取特征频率幅值、边带能量等参数。当轴承出现局部损伤时,频谱中会出现特定的故障频率成分,这是识别退化阶段的重要依据。
多域特征融合能克服单一特征的局限性,通过时频特征的互补性建立更鲁棒的退化指标。实际应用中需注意特征选择,剔除冗余特征以提高评估效率。该方法的调试成功为后续开发在线监测系统奠定了理论基础。