【摘 要】
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轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命。当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,
【机 构】
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北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京控制工程研究所精密转动和传动机构长寿命技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675023)
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轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命。当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态。针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法。首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K-Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率
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