基于相对特征的滚动轴承实时健康评估方法研究

摘要

旋转机械设备的性能退化状态缺乏量化的评价准则,针对这一问题,构建了一种基于相对特征的滚动轴承实时健康评估模型.首先,基于单调性原则筛选出了相对整流平均值与相对有效值,并将其作为健康指数,再采用模糊C均值聚类方法,构建了一种由数据驱动的滚动轴承实时健康状态评估模型,以及健康状态评价准则的知识库;然后,利用最近邻原则与设计的逻辑判断修正算法,来对待测轴承的健康状态进行实时判别;最后,以辛辛那提大学智能维修系统(IMS)中心第二组轴承实验数据为模型训练数据,选择中国某石化公司加氢裂化装置P3409A离心泵轴承"运转到坏"的振动数据作为待测数据,对构建的健康状态评估模型进行了验证.研究结果表明:该模型能够有效地表征旋转机械设备的实时性能退化状态,实现对其在线实时评估,且仅需要待评定设备正常数据,不依赖外部专家先验知识,因而该模型具有良好的泛化性.