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轉(zhuǎn)盤軸承故障研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢（2）

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自二十世紀六十年代以來，國內(nèi)外學者對轉(zhuǎn)盤軸承的故障診斷做了大量的研究工作，各種方法與技巧不斷產(chǎn)生、發(fā)展和完善，應用領域不斷擴大，診斷精度也不斷提高。時至今日，轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷技術(shù)己成為一門獨立的跨學科的綜合信息處理技術(shù)，它以可靠性理論、信息論、控制論、系統(tǒng)論為理論基礎，以現(xiàn)代測試儀器和計算機為技術(shù)手段，結(jié)合各種診斷對象（系統(tǒng)、設備、機器、裝置、工程結(jié)構(gòu)、工藝過程等）的特殊規(guī)律而逐步形成一門新興的學科?？偟膩碚f，轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個階段：    第一階段：利用通用的頻譜分析儀診斷轉(zhuǎn)盤軸承故障。    第二階段：利用沖擊脈沖技術(shù)診斷軸承故障。    第三階段：利用共振解調(diào)技術(shù)診斷軸承故障。    第四階段：以計算機為中心的故障診斷。

伴隨著轉(zhuǎn)盤軸承故障診斷這四個階段的發(fā)展，故障診斷理論和新的信號測試與處理方法也不斷地出現(xiàn)。但就基于信號處理技術(shù)的診斷方法而言，可以分為兩大類：一是基于傳統(tǒng)信號處理的故障診斷方法，如頻譜分析法、幅值參數(shù)指標分析法、沖擊脈沖法、共振解調(diào)法等；二是基于現(xiàn)代信號處理的故障診斷方法，如現(xiàn)代譜分析法、時頻分析法、非高斯信號處理法、非線性技術(shù)處理法、智能診斷法等方法。 

隨著現(xiàn)代數(shù)學、信息科學、計算機技術(shù)、電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)等更加廣泛和深入地應用，故障診斷技術(shù)與當前前沿科學的融合是故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向。當今轉(zhuǎn)盤故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是傳感器的精密化、多維化，診斷理論和診斷模型的多元化，診斷技術(shù)的智能化?？偟膩碚f，主要表現(xiàn)在下述幾個方面：    (l) 故障診斷的遠程化    (2) 故障診斷方法的相互融合    (3) 與多元傳感器信息的融合    (4) 診斷技術(shù)與虛擬儀器的結(jié)合    2.4 現(xiàn)有診斷技術(shù)的局限性及急待解決的問題    在以往的經(jīng)典信號分析與處理方法中，為了便于分析與處理，對待分析對象進行一些理性化的處理和簡化，例如假設被分析的信號具有線性性、平穩(wěn)性和最小相位等特征，并在此基礎上形成了完整的理論體系和方法。但是，在工程實際應用中，這樣的簡化常常忽略了信號中的一些重要特征，特別是一些非平穩(wěn)的信息，這些信息往往預示著設備狀態(tài)的發(fā)展趨勢。利用傳統(tǒng)方法對滾動軸承進行狀態(tài)監(jiān)測與分析時，不能充分反映出轉(zhuǎn)盤軸承的真實運轉(zhuǎn)情況。對于工作在較為理想工況條件下的簡單機械設備，分析結(jié)果尚可；對于精密機械設備或者是在復雜的工況條件下的設備，則診斷結(jié)果常常差強人意，誤診和漏診現(xiàn)象的大量出現(xiàn)，這是影響設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術(shù)的推廣和進一步發(fā)展的最主要原因。隨著各種新興的信號與信息處理方法的引入，如Priestley演變譜、短時Fourier變換、Cohen類時頻表示（如Wigner-Ville分布、Cohen分布）、小波分析、非線性時間序列分析等，振動信號分析方法在非線性、非穩(wěn)態(tài)和非高斯特征處理方面有了長足的進步，帶來了一定的社會和經(jīng)濟效益。但是，上述幾種信號處理方法本身也存在一些固有的缺陷，例如并未充分考慮到旋轉(zhuǎn)機械設備固有的周期時變特性。演變譜方法要求時變信號需要具有多個觀測記錄，而短時Fourier變換和Cohen類時頻表示通常要求非平穩(wěn)信號是慢變化的等等。    此外，現(xiàn)有的信號分析技術(shù)在低信噪比振動信號的特征提取方面，并未取得突破性進展。轉(zhuǎn)盤軸承的振動信號由于經(jīng)歷復雜傳遞途徑所帶來的干擾，往往造成故障信息淹沒在背景噪聲和干擾之中，從而使信號特征提取變得異常困。
 

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