【摘 要】
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滚动轴承故障是旋转机械失效和损坏的最主要原因之一。轴承振动信号通常表现为非线性和非稳态的特征。常规的时域和频域方法不容易对轴承工作的健康状况做出准确的评估。提出
【机 构】
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上海电力学院能源与机械工程学院,上海电机学院电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603239,51806135)
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滚动轴承故障是旋转机械失效和损坏的最主要原因之一。轴承振动信号通常表现为非线性和非稳态的特征。常规的时域和频域方法不容易对轴承工作的健康状况做出准确的评估。提出了一种基于多特征提取的滚动轴承故障检测方法，首先从轴承振动信号中提取故障特征（熵特征、Holder系数特征及改进分形盒维数特征），然后通过灰色关联理论算法自动地识别出轴承的故障类型和严重程度。该方法能够在确保检测实时性的同时，准确有效地识别不同的滚动轴承故障类型及其严重程度。
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