基于信息熵的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究.pdf

1、滾動(dòng)軸承作為直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的核心部件，一旦出現(xiàn)異常將影響直升機(jī)的正常飛行，因此，研究滾動(dòng)軸承故障診斷方法對于保障直升機(jī)的安全性和可靠性具有重要意義。本文在航空科學(xué)基金的資助下，以某軸承廠開展的某型直升機(jī)自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)為研究對象，采用自適應(yīng)信號(hào)處理方法結(jié)合兩種常見的信息熵對自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷方法研究。主要工作內(nèi)容和研究成果如下：
　　(1)介紹了相關(guān)理論基礎(chǔ)和預(yù)處理方法。首先，針對自動(dòng)傾

2、斜器滾動(dòng)軸承與傳統(tǒng)軸承不同之處，介紹了兩種自適應(yīng)信號(hào)分解方法的原理。然后，采用形態(tài)學(xué)濾波、奇異值分解濾波、小波濾波、最大相關(guān)峭度解卷積分別對振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。最后，通過開展均方根誤差和信噪比對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明奇異值分解濾波方法降噪效果最好。
　　(2)利用VMD-SE和DE-ELM相結(jié)合開展直升機(jī)自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究。首先，利用VMD對正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾珠故障的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解；然后，提取前四個(gè)分量的

3、樣本熵構(gòu)成特征向量；最后，將訓(xùn)練集輸入DE-ELM構(gòu)造訓(xùn)練模型，再將測試集輸入模型進(jìn)行故障診斷。對不同刻傷、不同載荷條件下的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的故障診斷實(shí)驗(yàn)，證明了DE-ELM在隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)較少情況下的優(yōu)勢，同時(shí)驗(yàn)證了本文方法的有效性和適應(yīng)性。
　　(3)針對CEEMDAN方法的缺點(diǎn)，提出一種改進(jìn)型CEEMDAN方法對自動(dòng)傾斜器滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷。首先，利用改進(jìn)型CEEMDAN對正常狀態(tài)、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾珠故障的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行