多尺度下矿用制冷装置电机轴承故障诊断的高阶谱分析

该研究论文聚焦于矿用制冷装置中的防爆电机轴承故障诊断，特别是在多尺度分析背景下。文章的核心内容是提出了一种自适应信号分解方法，通过选择与信号能量最接近的基函数来处理非平稳的轴承信号。这种多尺度性技术对于捕捉随轴承转速变化的故障频率特性非常关键，有助于识别不同类型的故障。 研究者首先分析了正常工作状态下的轴承信号，然后模拟了故障1、故障2和故障3的情况，通过对比观察到的谱图变化，发现高阶谱图能够清晰地表达故障频率的位置，区分故障是否存在以及不同类型。高阶谱分析被证明是检测分流集流阀工作状态的有效工具，其结果在双谱图、等高线图和切片图中表现出明显的故障特征差异，使得正常信号和故障信号之间的界限变得清晰。 文中引用了相关研究文献支持其观点，例如关于液压阀块的三维设计、机械故障诊断的振动信号分析方法，以及基于双谱的齿轮故障特征提取，这些都强调了信号处理和故障诊断在工业实践中的重要性。此外，研究还涉及到现代信号处理理论，如AR模型，它在故障诊断中的应用显示出了优越性能。 作者耿文飞和李川在信号处理和故障诊断领域有深入研究，他们的研究成果不仅实用性强，而且具有理论价值，为矿用制冷装置的故障早期预警提供了新的思路。论文的实验数据和分析结果证实了这种方法在实际应用中的有效性，为提高设备运行效率和保障安全性提供了技术支持。 该研究通过多尺度分析和高阶谱技术，为矿用制冷装置防爆电机轴承的故障诊断提供了一种新的、有效的诊断策略，为设备维护和预防性保养提供了有力的科学依据。