【摘 要】
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随着科技的迅猛发展,小功率电动机的应用也越来越广泛,其故障检测的重要性也随之上升。小功率电机的功率等于或小于 1.1KW,滚动轴承是小功率电动机的关键部件。滚动轴承一旦
【基金项目】
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四川省大学生创新创业训练计划项目(201810615036,201810615094)、产学合作协同育人项目(201801006095), 西南石油大学重点项目(KSZ18715).
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随着科技的迅猛发展,小功率电动机的应用也越来越广泛,其故障检测的重要性也随之上升。小功率电机的功率等于或小于 1.1KW,滚动轴承是小功率电动机的关键部件。滚动轴承一旦故障就会使设备不能正常运行,甚至威胁到使用者的人身安全。 本文主要通过振动分析法采集原始数据,提取出时域、频域以及小波包域特征因子作为原始特征参数。根据原始数据的时域图诊断 轴承是否存在保持架故障,若是则判定为故障轴承;若否则继续故障诊断。为了保证诊断结果的准确性和可靠性,本文选取了13个无量纲 时域特征因子、6种频域特征因子以及8段小波包
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