CN119494020A 一种低速重载轴承的故障自适应诊断方法 （西南交通大学）_第1页
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一种低速重载轴承的故障自适应诊断方法，包加权包络谱法获取清洗的轴承振动时域数据的噪包络谱的诊断结果均为正常，则判定轴承正2真实的转频的倍频、频谱数据真实的故障特征频率与频谱数据真实的故障特征频率的倍S23、获取频谱数据真实的故障特征频率与频谱数据真实的故障特征频率的倍频的幅3.根据权利要求2所述的低速重载轴承的故障自适S221、设定频谱数据转频的谐波数，计算频谱3S224、设定轴承故障特征频率的谐波数，计算轴,,,,S225、判断候选故障特征频率的幅值在第二局部其中，第二局部区间指以候选故障特征频率为中心，两侧4.根据权利要求3所述的低速重载轴承的故障自适应诊断方法,5.根据权利要求4所述的低速重载轴承的故障自,,46.根据权利要求5所述的低速重载轴承的故障自适应诊,other,other,,,,S32、基于清洗的轴承振动时域数据的快速谱相干，沿谱频率方向依次划分谱频率切在每个谱频率切片中选定若干个局部最大值，采用多重关58.根据权利要求7所述的低速重载轴承的故障自适应诊9.根据权利要求8所述的低速重载轴承的故障自适应诊S42、获取降噪包络谱真实的故障特征频率与降噪包络谱真实的故障特征频率的倍频6承故障的智能诊断。由于深度学习方法的诊断效果在很大程度上依赖于数据的质量和数7[0016]S23、获取频谱数据真实的故障特征频率与频谱数据真实的故障特征频率的倍频8量，A(f)9表示频谱数据的频率上包含前N9倍故障特征频率的局部区域内所有频率对应的9[0065]S42、获取降噪包络谱真实的故障特征频率与降噪包络谱真实的故障特征频率的[0109]S23、获取频谱数据真实的故障特征频率与频谱数据真实的故障特征频率的倍频[0152]S42、获取降噪包络谱真实的故障特征频率与降噪包络谱真实的故障特征频率的[0160]对某风场的风力发电机采集主轴前轴承轴向振动信号和主轴后轴承水平振动信号，采样频率为256Hz，主轴前轴承内圈、外圈、滚动体以及保持架故障特征频率分别为证了本发明在低速重载工况下轴承故障诊断方谱均能自动识别出内圈和外圈故障，且频谱和包络谱分析结果可靠度均大于75验证了普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发

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