基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽裂纹诊断新法

本文主要探讨了一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法，针对大型机械如重型设备中常见的隐蔽部位疲劳断裂问题。在实际生产中，这类事故可能导致生产线长时间的中断，造成重大的经济损失和安全隐患。由于支承轴的隐蔽部位在结构上难以直接观测到裂纹的发展，因此，开发有效的检测和诊断技术显得尤为重要。 论文首先分析了支承轴的振动特性，着重研究了由于台阶式轴的结构特点以及承受的较大均布载荷，导致的振动特征。通过对支承轴振动特性的深入理解，研究人员能够在易于检测的机械结构外部部位提取反映结构内部疲劳裂纹状态的特征信号。作者利用MATLAB编程语言构建了一个时序模型，模拟支承轴的实际工作条件，将裂纹的发展过程划分为五个阶段，以此建立标准的故障模式特征向量空间。 接着，论文引入了模糊聚类分析方法，这是一种数据挖掘技术，它能够处理不确定性并自动分类数据。通过结合Euclide距离判别函数，这种方法可以有效地寻找与标准故障模式特征向量中关联度最高的特征向量，从而准确地评估支承轴隐蔽部位疲劳裂纹的发展程度。 论文的关键创新在于将时序分析与模糊聚类相结合，提供了一种实用的诊断工具，这对于预防和及时发现大型重载支承轴的疲劳裂纹至关重要。通过实例验证，作者证明了这种方法的准确性和实用性，这对于工业生产中的设备维护和安全具有重要的指导意义。 总结来说，这篇文章的研究成果为大型重载支承轴的疲劳裂纹早期识别提供了科学依据和技术支持，对于保障工业生产安全，减少经济损失，以及提高设备运行效率具有显著的贡献。同时，它也展示了在现代工业环境下，结合先进数据分析技术对复杂系统进行健康监测和故障预测的重要性。