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【2h】

Sequential Fuzzy Diagnosis Method for Motor Roller Bearing in Variable Operating Conditions Based on Vibration Analysis

机译：基于振动分析的电机滚动轴承变工况顺序模糊诊断方法

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摘要

A novel intelligent fault diagnosis method for motor roller bearings which operate under unsteady rotating speed and load is proposed in this paper. The pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD) and the relative crossing information (RCI) methods are used for extracting the feature spectra from the non-stationary vibration signal measured for condition diagnosis. The RCI is used to automatically extract the feature spectrum from the time-frequency distribution of the vibration signal. The extracted feature spectrum is instantaneous, and not correlated with the rotation speed and load. By using the ant colony optimization (ACO) clustering algorithm, the synthesizing symptom parameters (SSP) for condition diagnosis are obtained. The experimental results shows that the diagnostic sensitivity of the SSP is higher than original symptom parameter (SP), and the SSP can sensitively reflect the characteristics of the feature spectrum for precise condition diagnosis. Finally, a fuzzy diagnosis method based on sequential inference and possibility theory is also proposed, by which the conditions of the machine can be identified sequentially as well.
机译：提出了一种在转速和负载不稳定的情况下工作的电动滚动轴承智能故障诊断方法。伪Wigner-Ville分布（PWVD）和相对穿越信息（RCI）方法用于从为状态诊断而测量的非平稳振动信号中提取特征谱。 RCI用于从振动信号的时频分布中自动提取特征谱。提取的特征谱是瞬时的，并且与转速和负载无关。通过使用蚁群优化（ACO）聚类算法，获得用于症状诊断的综合症状参数（SSP）。实验结果表明，SSP的诊断敏感性高于原始症状参数（SP），并且SSP可以灵敏地反映特征谱的特征，以进行精确的状态诊断。最后，提出了一种基于顺序推理和可能性理论的模糊诊断方法，通过该方法也可以对机器的状态进行顺序识别。

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