滚动轴承在长期工作过程中存在不同程度的性能退化。如果能够识别滚动轴承的退化状态,就可以采取维修措施。针对滚动轴承性能退化评估问题,提出了一种基于振动信号自回归模型(Autoregressive model,AR)能量比和支持向量数据描述(Support vector data description,SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。首先用AR滤波得到轴承全寿命周期内振动信号的剩余分量,计算能量比作为轴承状态的特征向量;然后利用轴承正常状态下的特征向量对SVDD进行训练,得到正常状态下的超球面。轴承全寿命周期样本特征向量与超球面之间的相对距离作为轴承性能退化定量评估指标;最后设定早期故障报警阈值。结果表明,与常见的监测指标的性能退化评估方法相比,该方法的早期故障检测能力强,对轴承各阶段性能退化状态描述更为准确。

在长期的使用过程中,滚动轴承的使用性能会发生不同程度的退化,如果能对工作中滚动轴承的退化程度定量评估,则可以避免事故的发生。使用自回归模型对滚动轴承全寿命周期的振动信号进行滤波,计算滤波后剩余分量能量与滤波后信号能量的比值,即AR能量比,以此作为特征向量。采用min-max标准化方法处理得到的特征向量,输入到建立好的模糊C均值(FCM)模型中,得到性能退化指标DI值,并描绘出性能退化曲线。对信号进行包络谱分析,验证评估结果的正确性。