混沌与符号序列统计在滚动轴承故障诊断中的应用

"基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断 (2005年)" 本文是2005年发表在《西安交通大学学报》上的一篇工程技术论文，由李崇晟和屈梁生共同撰写。研究的主要目标是解决滚动轴承故障诊断中的难题，即特征信号位于低频带，易受噪声干扰，难以准确检测。作者提出了一种创新的诊断方法，该方法结合了混沌理论和符号序列统计。 滚动轴承是机械设备中关键的组成部分，其工作状态直接影响到设备的运行效率和寿命。然而，由于轴承故障的早期特征通常很微弱，且存在于低频范围内，很容易被背景噪声掩盖，因此，传统的检测技术往往无法有效识别这些故障。为了解决这一问题，研究者引入了混沌振子的概念。混沌振子具有对微弱周期信号的高度敏感性，能够捕获到低频带内的故障特征周期信号，从而帮助识别滚动轴承的异常。 论文中提到的方法进一步采用了符号序列统计量来分析混沌振子的状态变化。这种方法的优点在于，它能以客观和自动的方式识别出振子状态的转变，这在很大程度上提升了故障诊断的准确性和自动化程度。通过对滚动轴承的滚动体故障和内圈故障进行实际诊断，验证了该方法的有效性。 滚动体故障通常涉及到滚动轴承内部滚动元件的损坏，而内圈故障则可能源于轴承内环的磨损或裂纹。通过混沌和符号序列统计相结合的诊断方法，能够有效地识别这两种类型的故障，为早期预警和预防性维护提供有力的支持。 论文的关键词包括混沌振子、符号序列统计、滚动轴承以及故障诊断，表明研究主要集中在这些领域。按照中国图书馆分类法，该论文属于TP274（自动控制技术）和TH133（机器零部件及配件）类别，表明其与自动控制技术和机械工程紧密相关。文献标识码A表示这是一篇原创性的学术论文，文章编号0253987X(2005)03026105则为该论文在期刊中的唯一标识。 这篇论文提供了一种新的滚动轴承故障诊断技术，利用混沌理论的优势增强了对微弱信号的检测能力，并通过符号序列统计实现了诊断过程的自动化，对于提升工业设备的健康监测水平具有重要意义。