Next, we consider four kinds of rolling bearing data under the same ro的简体中文翻译

Next, we consider four kinds of rol

Next, we consider four kinds of rolling bearing data under the same rotor speed 1730 r/min and load 3 HP but different fault locations with pitting size 0.1778 mm. The data includes vibration signals of normal bearings and bearings with outer race fault, inner race fault and ball element fault (i.e. Norm4, IR1, BE and OR) and their time domain waveforms are given in Fig. 9, from which it is difficult to differ them from each other. Then CMFE is employed to analyze these four kinds of rolling bearing vibration signals. Three samples of each kind are used and thus CMFEs of totally twelve sample signals are calculated and shown in Fig. 11, from which the following results can be concluded. First of all, the CMFEs of vibration signals from normal rolling bearing in most scale factor are larger than those of faulty rolling bearings. And they change smoothly and fluctuate around a constant with the increase of scale factor while the CMFEs of vibration signal of three fault rolling bearings have an apparently decreasing. This can be explained that the vibration is random when the rolling bearing works on a healthy condition. However, this randomness is like the 1/f noise's (by observing their CMFEs) other than white noise's, which means that it still contains much important information of mechanical systems. Once the rolling bearing works with fault, the failure position will become a drive source to continuously generating a regular and periodic impact. Therefore, the obtained vibration signals have an evident regularity and increasing selfsimilarity, which results in an decreasing complexity and thus an increasing FuzzyEns. Therefore, CMFE is very suitable for rolling bearing fault detection and diagnosis and is an effective tool for machinery fault diagnosis and condition monitoring. In addition, at most scale factors, the CMFE of vibration signal collected from rolling bearing with ball element fault is larger than that of rolling bearing with inner race fault, which is larger than that of rolling bearing with outer race fault. This is mainly because when a failure occurs, the vibration signal of system has obvious impact characteristics and different fault locations have different impact frequencies and therefore faults in different locations result in vibration signals with different complexities. Since the outer race of
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下一步,我们考虑四种相同的转子速度1730转/分下滚动轴承数据和负载3 HP但二FF erent伴凹陷尺寸0.1778毫米故障位置。该数据包括的正常轴承的振动信号和轴承外圈故障,内环故障和球元件故障(即Norm4,IR1,BE和OR)和它们的时域波形示于图3。9,从它是二FFI崇拜到相互迪FF呃他们。然后CMFE被用来分析这四种滚动轴承振动信号。各种三个样品使用,因此完全12采样信号的CMFEs被计算并示于图11,从中以下结果可以得出结论。首先,从在大多数比例因子正常滚动轴承振动信号的CMFEs比的故障滚动轴承大。他们顺利和FL uctuate改变周围的比例因子的增加而不断振动信号的三次故障滚动轴承的CMFEs有一个明显的下降。这可以解释,振动是随机的,当滚动轴承工作在一个健康的状态。然而,这种随机性就像是1 / f噪声的(通过观察他们的CMFEs)以外的白噪声的,这意味着它仍然包含机械系统的重要信息。一旦滚动轴承带故障工作,故障位置将成为驱动源不断产生经常和定期的影响。因此,所获得的振动信号具有一个明显的规律性并增加自相似性,越来越FuzzyEns这导致降低的复杂性且因此。因此,CMFE非常适合于滚动轴承的故障检测和诊断,是对于FF机械故障诊断和状态监测ective工具一封。此外,至多比例因子,从与球元件故障滚动轴承收集振动信号的CMFE比用内环故障,这比与外圈故障滚动轴承的较大的滚动轴承的大。这主要是因为在发生故障时,系统的振动信号具有明显的冲击特性和二FF erent故障位置具有二FF erent冲击频率,因此在二FF erent位置导致与二FF erent复杂振动信号故障。由于外圈 从球元件故障滚动轴承收集振动信号的CMFE比用内环故障,这比与外圈故障滚动轴承的较大的滚动轴承的大。这主要是因为在发生故障时,系统的振动信号具有明显的冲击特性和二FF erent故障位置具有二FF erent冲击频率,因此在二FF erent位置导致与二FF erent复杂振动信号故障。由于外圈 从球元件故障滚动轴承收集振动信号的CMFE比用内环故障,这比与外圈故障滚动轴承的较大的滚动轴承的大。这主要是因为在发生故障时,系统的振动信号具有明显的冲击特性和二FF erent故障位置具有二FF erent冲击频率,因此在二FF erent位置导致与二FF erent复杂振动信号故障。由于外圈 系统的振动信号具有明显的冲击特性和二FF erent故障位置具有二FF erent冲击频率,因此在二FF erent位置导致与二FF erent复杂振动信号故障。由于外圈 系统的振动信号具有明显的冲击特性和二FF erent故障位置具有二FF erent冲击频率,因此在二FF erent位置导致与二FF erent复杂振动信号故障。由于外圈
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接下来,我们考虑四种滚动轴承数据,在相同的转子速度 1730 r/min 和负载 3 HP,但不同的故障位置与点蚀大小 0.1778 mm。数据包括具有外部种族故障、内圈故障和球体元件故障(即 Norm4、IR1、BE 和 OR)的正常轴承和轴承的振动信号,其时域波形在图 9 中给出,它们很难彼此不同。然后采用CMFE分析这四种滚动轴承振动信号。使用了三个每种样本,从而计算了总共十二个样本信号的CMF,如图11所示,由此可以得出以下结论。首先,在大多数比例因子中,来自正常滚动轴承的振动信号的CMF大于故障滚动轴承的CMF。随着比例因子的增加,它们平稳地变化,在常量波动,而三个故障滚动轴承的振动信号的CMFS有明显下降。这可以解释,当滚动轴承在健康条件下工作时,振动是随机的。然而,这种随机性类似于1/f噪声(通过观察其CMFEs),而不是白噪声,这意味着它仍然包含许多重要的机械系统信息。一旦滚动轴承在发生故障时工作,故障位置将成为持续产生定期碰撞的驱动源。因此,获得的振动信号具有明显的规律性和增加的自我相似性,导致复杂性降低,从而增加模糊。因此,CMFE非常适合滚动轴承故障的检测和诊断,是机械故障诊断和状态监测的有效工具。此外,在大部分比例因子中,从滚装轴承收集的振动信号的CMFE大于带内圈故障的滚动轴承,后者大于带外圈故障的滚动轴承。这主要是因为当发生故障时,系统的振动信号具有明显的冲击特性,不同的故障位置具有不同的冲击频率,因此不同位置的故障会产生不同复杂程度的振动信号。自从外部种族
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接下来,我们考虑了在相同转速1730r/min和负载3hp下的四种滚动轴承数据,但不同故障位置的点蚀尺寸为0.1778mm。这些数据包括正常轴承和有外圈故障、内圈故障和滚珠元件故障(即Norm4、IR1、BE和或)的轴承的振动信号,其时域波形如图9所示,从中很难区分它们。然后利用CMFE对这四种滚动轴承振动信号进行了分析。使用每种类型的三个样本,从而计算总共十二个样本信号的CMFEs,如图11所示,由此可以得出以下结果。首先,一般滚动轴承的振动信号在大多数尺度因子下的CMFEs都大于故障滚动轴承的CMFEs。三种故障滚动轴承振动信号的CMFEs均明显降低,且随着标度因数的增加,它们变化平稳,并在一个常数附近波动。这可以解释当滚动轴承工作在健康状态时,振动是随机的。然而,这种随机性与1/f噪声(通过观察它们的CMFEs)相似,而不是白噪声,这意味着它仍然包含许多机械系统的重要信息。一旦滚动轴承发生故障,故障部位将成为连续产生规律性和周期性冲击的驱动源。因此,所获得的振动信号具有明显的规律性和自相似性的增加,从而导致复杂性的降低,从而增加了模糊性。因此,CMFE非常适合于滚动轴承的故障检测和诊断,是机械故障诊断和状态监测的有效工具。除此之外,在大多数尺度因子下,滚珠轴承故障时振动信号的CMFE大于内圈轴承故障时的CMFE,大于外圈轴承故障时的CMFE。这主要是因为当故障发生时,系统的振动信号具有明显的冲击特性,并且故障位置具有不同的冲击频率,因此在不同位置的故障会导致振动信号具有二次复杂度。因为外族人<br>
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