基于威布爾分布數字特征的電機滾動軸承早期故障診斷

姜海燕

（湖南鐵道職業技術學院軌道交通電務技術學院，湖南株洲 412001）

機械設備運轉所產生的振動信號中包含了豐富的設備狀態信息，統計資料表明，旋轉機械的故障中大約有60%～70%由振動引起［1］. 滾動軸承振動信號中包含了大量相關的故障信息，但是這些故障信息與振動信號之間沒有直接的對應關系，因此怎樣將反應軸承運行狀態的敏感信息從軸承振動信號中提取出來變得至關重要. 狀態識別能否成功，在很大程度上取決于反映狀態的特征量的選擇. 目前常見的振動信號的時域、頻域和時頻域統計指標，常被選作軸承狀態監測和故障診斷中的特征量，這些特征量在實際應用中都各有局限性［2-3］. 因此，如何發現、構造和挖掘新的對狀態變化更加敏感、更有普適性的潛在特征，是滾動軸承乃至機械設備監測診斷領域一直致力于解決的工程實際問題.

在旋轉機械中最常見的一個部件是電機滾動軸承，對于滾動軸承而言，由于長期重復工作，且具有一定的載荷力和工作表面的接觸力，因此極易引起疲勞故障，如：磨損、裂紋、壓痕、點蝕、老化，這些缺陷經過一定時間的積累和擴展會導致軸承失效. 在可靠性分析研究中，研究人員往往用威布爾分布函數來描繪這種由疲勞故障引起的軸承失效. 威布爾分布是瑞典人威布爾在1939年提出的一種描述材料疲勞強度的分布模型，因其模型參數可以較好地反映隨機載荷下機械產品……