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.滚动轴承是旋转机械的关键部件,工作在高速,高温以及高载荷的变工况下,极易发生故障,因此,对滚动轴承进行故障诊断和全寿命预测从而实现故障单期预警和精确的维修决策，避免故隙引发的事故BTS100轴承寿命预测测试台，可以开展轴承寿命加速实验，实验原理就是在不改变轴承失效机理，不增加新的失效模式的前提下，通过提高试验轴承应力水平的方法来加速其失效进程，然后再根据试验数据运用数理统计理论估算出正常应力下轴承的寿命的数据。轴承外圈的故障特征信息被噪声所包围。用本文所提方法对轴承外圈故障信号进行分析，多目标粒子群优化算法（参数与“4.仿真信号分析”的设置相同）优化VMD参数得到的Pareto解集及目标值如表2所示。从表2中可以看出，当**以信息熵、峭度、相关系数其中一个指标评价时，参数组合选择序号11时，f3**小，即相关系数取得**大值，而其对应的信息熵和峭度既不是较优值也不是**差值，一方面说明相关系数和峭度以及信息熵之间是没有***的，另一方面说明如果**以相关系数评价时，并没有考虑到轴承故障冲击性以及与周期性，在此参数组合下，对原始信号进行分解多功能故障机理研究模拟实验台故障机理研究模拟实验台的应用范围不断扩大。

对试验台主要零部件进行模态分析,结果显示各部件固有频率远离航空发动机各阶临界转速,说明了试验台初步设计的合理性;为提高鼠笼弹性支承刚度设计的精确性,提出了有效集算法和遗传算法相结合的优化方法,优化后,2#和3#支点鼠笼弹支的设计刚度与目标值之间的误差分别为0.3%和0.1%,验证了该方法的高精度和高效率。然后,建立双转子系统动力学简化模型,运用有限单元法推导系统动力学方程,编写程序计算了高低压转子分别为主激励时系统临界转速,结果表明计算值与航空发动机实测值的误差远超过了允许误差5%,需后续优化。接着,运用变换哈墨斯利算法优化系统的临界转速,对比优化值与航空发动机实测值的误差,其误差不超过允许误差5%,低压转子结构参数符合设计要求,证明了优化方法的可行性。

针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台故障机理研究模拟实验台是故障机理探索的利器。

：为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息，提出了一种多目标优化变分模态分解（VMD）的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标，将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托（Pareto）问题。首先，利用多目标粒子群优化算法（MOPSO）对三个目标函数进行寻优，得到VMD参数组合的比较好Pareto解集；其次，对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价，确定出VMD的比较好参数组合；利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解，得到若干本征模态分量（IMFs）；再利用综合评价指标选择出比较好IMF，提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词：变分模态分解；故障诊断；信息熵；峭度；多目标粒子群优化算法行星齿轮箱故障机理研究模拟实验台。云南教学故障机理研究模拟实验台

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