裝備制造業(yè)滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究

裝備制造業(yè)滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究

1重大技術(shù)開(kāi)發(fā)和產(chǎn)品,亟待自主創(chuàng)新和國(guó)產(chǎn)化裝備制造業(yè)是為經(jīng)濟(jì)和國(guó)防基礎(chǔ)設(shè)施而提供技術(shù)支持的戰(zhàn)略行業(yè)。政府為裝備行業(yè)做出了戰(zhàn)略決定。振興裝備制造業(yè)的核心是重大裝備的自主創(chuàng)新和國(guó)產(chǎn)化,作為裝備制造業(yè)重大裝備關(guān)鍵基礎(chǔ)件的軸承產(chǎn)品也必須實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新和國(guó)產(chǎn)化。國(guó)務(wù)院《關(guān)于加快振興裝備制造業(yè)若干意見(jiàn)》中提出,要選擇16個(gè)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全和國(guó)防建設(shè)有重要影響的關(guān)鍵領(lǐng)域,以其重大技術(shù)裝備和產(chǎn)品為重點(diǎn),實(shí)現(xiàn)重大突破,盡快擴(kuò)大自主裝備市場(chǎng)占有率。這16個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的重大技術(shù)裝備和產(chǎn)品,絕大部分都要裝用軸承,需要高技術(shù)含量的軸承來(lái)保證其精度、性能、壽命和可靠性。因此,重大技術(shù)裝備配套軸承的自主創(chuàng)新和國(guó)產(chǎn)化的任務(wù)十分艱巨而緊迫。據(jù)初步測(cè)算,至2010年,這16個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域年需要配套軸承約550.5萬(wàn)套,產(chǎn)值約116.5億元。滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中重要的旋轉(zhuǎn)零件,也是機(jī)械設(shè)備的重要故障源之一。統(tǒng)計(jì)表明:在使用滾動(dòng)軸承的旋轉(zhuǎn)機(jī)械中,大約有30%的機(jī)械故障是由滾動(dòng)軸承引起的。感應(yīng)電機(jī)故障中的滾動(dòng)軸承故障約占電機(jī)故障的40%左右,齒輪箱各類(lèi)故障中的軸承故障率僅次于齒輪而占20%。有關(guān)資料表明,我國(guó)現(xiàn)有的機(jī)車(chē)用滾動(dòng)軸承,每年約有40%要經(jīng)過(guò)下車(chē)檢驗(yàn),其中的33%左右被更換。因此,研究機(jī)車(chē)軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷,改定期維修為狀態(tài)維修,有重要的經(jīng)濟(jì)效益和實(shí)用價(jià)值。據(jù)統(tǒng)計(jì),對(duì)機(jī)械設(shè)備應(yīng)用狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)后,事故發(fā)生率可降低75%,維修費(fèi)用可減少25~50%。滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)在了解軸承的性能狀態(tài)和及早發(fā)現(xiàn)潛在故障等方面起著至關(guān)重要的作用,而且還可以有效提高機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行管理水平及維修效能,具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。2診斷技術(shù)的學(xué)科化隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和生產(chǎn)力的發(fā)展,機(jī)械設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)日益向大型化、精密化、高速化和自動(dòng)化方向發(fā)展,一方面提高了生產(chǎn)效率、降低了生產(chǎn)成本,另一方面對(duì)機(jī)械的設(shè)計(jì)、制造、安裝、使用、維修和可靠運(yùn)行提出了更高、更嚴(yán)格的要求。一個(gè)微小的故障,可能會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性,甚至造成災(zāi)難性后果。機(jī)器質(zhì)量控制與監(jiān)控診斷專(zhuān)家——已故的屈梁生院士提出了“診斷是以機(jī)械學(xué)和信息論為依托,多學(xué)科融合的技術(shù),本質(zhì)是模式識(shí)別”的學(xué)術(shù)思想。故障診斷技術(shù)是一門(mén)集數(shù)學(xué)、力學(xué)、摩擦學(xué)、測(cè)控技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、人工智能技術(shù)、決策科學(xué)、信息科學(xué)等眾多科學(xué)技術(shù)于一體的現(xiàn)代工程新學(xué)科,受到越來(lái)越多的重視和關(guān)注。滾動(dòng)軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷就是通過(guò)對(duì)滾動(dòng)軸承在各種工況下表現(xiàn)出來(lái)的振動(dòng)、噪聲、溫度、工作參數(shù)、氣味、泄漏等信息的監(jiān)測(cè)和綜合分析來(lái)對(duì)其工作狀態(tài)、故障類(lèi)型和故障嚴(yán)重程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程,主要包括檢測(cè)試驗(yàn)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)和預(yù)測(cè)評(píng)估技術(shù)四項(xiàng)基本技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)異常、診斷故障狀態(tài)和部位、分析故障類(lèi)型、提出診斷方案和診斷結(jié)論的目的。世界各國(guó)十分重視對(duì)大型設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷工作,積極開(kāi)展故障機(jī)理、故障監(jiān)測(cè)、故障診斷技術(shù)等方面的研究和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工作。自從上個(gè)世紀(jì)70年代以來(lái),國(guó)外的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用化階段。我國(guó)故障診斷技術(shù)經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展,從簡(jiǎn)易診斷到精密診斷,從一般診斷到智能診斷,從單機(jī)診斷到網(wǎng)絡(luò)診斷,逐步走出了一條適合我國(guó)國(guó)情的發(fā)展道路,不論在故障診斷理論和方法上,還是在工程實(shí)踐及監(jiān)測(cè)診斷產(chǎn)品的研發(fā)中,都已經(jīng)有了一定的基礎(chǔ)。3滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)機(jī)理滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷理論與方法的研究一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。根據(jù)故障監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)機(jī)理的不同,滾動(dòng)軸承的故障診斷技術(shù)主要有振動(dòng)診斷技術(shù)、油液診斷技術(shù)、熱診斷(熱成像診斷和溫度診斷)技術(shù)、聲學(xué)診斷技術(shù)、油膜電阻診斷技術(shù)、光纖診斷技術(shù)等,其中振動(dòng)診斷技術(shù)、鐵譜診斷技術(shù)、熱診斷(熱成像診斷和溫度診斷)技術(shù)應(yīng)用最為普遍。3.1旋轉(zhuǎn)機(jī)械中軸承振動(dòng)信號(hào)的采集與處理基于振動(dòng)信號(hào)的滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)主要通過(guò)對(duì)運(yùn)行過(guò)程中軸承振動(dòng)信號(hào)的采集和處理來(lái)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中滾動(dòng)軸承出現(xiàn)的疲勞剝落、變形、壓痕、局部腐蝕等故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷。該方法應(yīng)用廣泛,相關(guān)理論和實(shí)踐都相對(duì)比較成熟,可以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)。(1)振動(dòng)信號(hào)的特征在滾動(dòng)軸承運(yùn)行過(guò)程中,軸承元件的表面損傷點(diǎn)反復(fù)撞擊與之接觸的其他元件表面而產(chǎn)生低頻振動(dòng),這些頻率一般在1kHz以下,該頻率稱(chēng)為軸承故障特征頻率,可以通過(guò)以下公式計(jì)算出來(lái):外圈故障特征頻率:f0=nN120(1?DwcosαD)f0=nΝ120(1-DwcosαD)內(nèi)圈故障特征頻率:fi=nN120(1+DwcosαD)fi=nΝ120(1+DwcosαD)滾動(dòng)體故障特征頻率:fw=DN60Dw[1?(Dw?cosαD)2]fw=DΝ60Dw[1-(Dw-cosαD)2]保持架故障特征頻率:fc=N120(1?DwcosαD)fc=Ν120(1-DwcosαD)式中:Dw為滾動(dòng)體直徑,D為軸承節(jié)圓直徑,α為接觸角,n為滾動(dòng)體個(gè)數(shù),N為軸承轉(zhuǎn)速。通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行技術(shù)處理,分離和突出故障特征信息,從而對(duì)軸承的早期故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷。另外,軸承振動(dòng)信號(hào)中的許多統(tǒng)計(jì)特征參量隨著故障的性質(zhì)及嚴(yán)重程度發(fā)生變化,可以作為軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷的依據(jù),應(yīng)用比較廣泛的參數(shù)主要有:設(shè)xi為采集到的振動(dòng)信號(hào)序列,i=1,2,…,n峰值(Peak):XPeak=1m∑j=1mxpj(xpjXΡeak=1m∑j=1mxpj(xpj是用峰值計(jì)數(shù)法從信號(hào)xi中找出的m個(gè)峰值,j=1,2,…,m)。均方根值RMS(RootMeanSquare):XRMS=1n∑i=1nx2i???????√XRΜS=1n∑i=1nxi2峭度(Kurtosis):K=n∑i=1nx4iX4RMSΚ=n∑i=1nxi4XRΜS4峰值因子(CrestFactor):C=XpeakXRMSC=XpeakXRΜS峭度因子(KurtosisFactor):KF=∑i=1nx4inX4RMSΚF=∑i=1nxi4nXRΜS4波形因子(ShapeFactor):S=XRMS1n∑i=1n?1|xi|S=XRΜS1n∑i=1n-1|xi|脈沖因子(ImpulseFactor):I=Xpeak1n∑i=1n?1|xi|Ι=Xpeak1n∑i=1n-1|xi|裕度因子(ClearanceFactor):CL=Xpeak(1n∑i=1n|xi|√)2CL=Xpeak(1n∑i=1n|xi|)2其中峰值和均方根值是有量綱的參數(shù),而峰值因子、峭度因子、波形因子、脈沖因子、裕度因子是無(wú)量綱的參數(shù)。這些參數(shù)容易提取且無(wú)量綱參數(shù)對(duì)軸承的承載和轉(zhuǎn)速不敏感、無(wú)須考慮相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值和與以前的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,且對(duì)故障的早期階段比較敏感,但對(duì)嚴(yán)重的故障抗干擾性較差,易產(chǎn)生誤判。峰值、峰值因子、峭度等參數(shù)雖對(duì)沖擊故障敏感,但當(dāng)故障進(jìn)入嚴(yán)重發(fā)展階段時(shí),峰值因子、峭度等參數(shù)處于飽和狀態(tài),失去診斷能力。峭度因子是時(shí)域指標(biāo),對(duì)軸承故障產(chǎn)生的異常脈沖比較敏感,當(dāng)振動(dòng)信號(hào)服從正態(tài)分布時(shí)的正常值為3。所以,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行必要的預(yù)處理和采用多參數(shù)診斷法,會(huì)大大提高故障診斷的可靠性。(2)時(shí)間序列模型分析早期的監(jiān)測(cè)和診斷方法主要基于傅立葉頻譜分析、時(shí)間序列模型的平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)分析方法。傅立葉頻譜分析是通過(guò)查看頻譜圖中是否有明顯的故障頻率波峰存在,從而判斷軸承是否正常運(yùn)行,這種方法診斷出來(lái)的軸承往往已經(jīng)有了較嚴(yán)重的損傷,對(duì)早期的軸承故障診斷不夠靈敏。如果采集到的信號(hào)序列較短或傅立葉變換不能將相互靠近的兩個(gè)頻率分開(kāi),則采用時(shí)間序列模型分析(也稱(chēng)為參數(shù)模型的譜分析),常用的模型有ARMA模型、AR模型、MA模型等。為了提高信噪比和分析效能,時(shí)域平均方法、倒頻譜分析、包絡(luò)分析、數(shù)字濾波技術(shù)、自適應(yīng)技術(shù)、主分量技術(shù)、細(xì)化譜技術(shù)、雙譜技術(shù)、全息譜技術(shù)等分析技術(shù)被不斷地充實(shí)到故障診斷的理論和方法中。(3)循環(huán)平穩(wěn)分析循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)是一種特殊的非平穩(wěn)信號(hào),其統(tǒng)計(jì)特征參量隨時(shí)間呈現(xiàn)周期或多周期的變化規(guī)律,具有循環(huán)平穩(wěn)特性?；诙A循環(huán)平穩(wěn)理論的時(shí)間平滑周期圖法,基于調(diào)幅和調(diào)頻信號(hào)模型推導(dǎo)出循環(huán)域解調(diào)方法,基于譜相關(guān)密度提取軸承故障特征信號(hào)的方法等都能夠有效地提取故障特征信號(hào),有效抑制噪聲和干擾信號(hào)對(duì)調(diào)制結(jié)果的影響,提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性,同時(shí)循環(huán)平穩(wěn)分析方法能更加貼切地反映軸承的真實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)情況,較準(zhǔn)確地揭示故障的本質(zhì)特征。(4)小波分析方法由于傅立葉變換是信號(hào)的全局變換,因此不能夠有效地分析非平穩(wěn)信號(hào)。非平穩(wěn)信號(hào)的局部性能需要使用時(shí)域和頻域的二維聯(lián)合表示,對(duì)這種信號(hào)的分析稱(chēng)為時(shí)頻信號(hào)分析。CohenL的專(zhuān)著詳細(xì)敘述了時(shí)變頻譜在時(shí)頻平面上的分布特性、計(jì)算方法、尺度表示以及各種算子問(wèn)題;孟慶豐等描述了振動(dòng)信號(hào)分析時(shí)頻域法,證明了時(shí)頻域法是識(shí)別軸承故障的有效方法;黃迪山等改進(jìn)了Classen的Wigner分布算法,克服了由離散計(jì)算引起的混疊問(wèn)題,應(yīng)用二維、三維Wigner分布圖對(duì)軸承故障進(jìn)行了特征分析。實(shí)踐表明,短時(shí)Fourier譜和Wigner分布都能將時(shí)域信號(hào)變換到時(shí)頻域,但是對(duì)于時(shí)變信號(hào),應(yīng)用Wigner分布則更為適宜。小波分析是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種時(shí)頻分析方法,該方法具有時(shí)域和頻域的局部化和可變時(shí)頻窗的特點(diǎn),解決了傅立葉變換等不能解決的許多問(wèn)題,被稱(chēng)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。SunQ等采用連續(xù)小波變換(CWT)的方法,通過(guò)各尺度連續(xù)小波變換的簡(jiǎn)化分析,來(lái)識(shí)別軸承振動(dòng)信號(hào)中包含的以故障特征頻率為周期的周期成分,用來(lái)檢測(cè)軸承運(yùn)行中的局部損傷故障;NikolaouNG等提出了使用小波包變換(WPT)作為分析系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)的工具,來(lái)診斷軸承的局部缺陷,小波包變換能有效地提取振動(dòng)信號(hào)的微弱瞬態(tài)特征;張中民等提出了基于正交小波變換診斷軸承故障的新方法;史東鋒等提出了基于高斯函數(shù)的小波包絡(luò)解調(diào)分析方法;張中民等利用小波分析技術(shù)將軸承故障振動(dòng)信號(hào)分解到時(shí)頻空間,提出了利用能量分布函數(shù)細(xì)化譜診斷變速箱軸承故障的分析方法;張佩瑤等提出了提取強(qiáng)噪聲背景下多通帶窄帶信號(hào)的一種新方法——小波包信號(hào)提取算法。實(shí)踐證明,小波分析是一種有效的非平穩(wěn)信號(hào)分析方法。另外,基于振動(dòng)信號(hào)的改進(jìn)小波包分析、改進(jìn)的時(shí)頻分析、高階譜、112112維譜分析、分形維數(shù)方法、奇異值分解技術(shù)、隱馬爾經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition.EMD)技術(shù)等開(kāi)始在滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)與診斷的工程實(shí)踐中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用并取得了一定的成效。3.2鐵譜監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)滾動(dòng)軸承故障的主要形式是磨損、斷裂、腐蝕等,對(duì)于油潤(rùn)滑或油冷卻的軸承在運(yùn)行的過(guò)程中,就會(huì)將相關(guān)的信號(hào)帶入到循環(huán)油液中,因此對(duì)運(yùn)行過(guò)程中的油液進(jìn)行觀察和分析,可以了解軸承的運(yùn)行狀態(tài),推斷出軸承故障的形式和部位。鐵譜監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)是我國(guó)應(yīng)用最普遍的油液診斷技術(shù)之一,該方法首創(chuàng)于20世紀(jì)70年代初,主要通過(guò)對(duì)潤(rùn)滑或冷卻液中的磨損磨粒在鐵譜片上的分布情況進(jìn)行定性觀察和定量測(cè)試來(lái)判斷軸承的運(yùn)行情況和磨損機(jī)理研究。目前主要有旋轉(zhuǎn)式鐵譜儀、直讀式鐵譜儀和分析式鐵譜儀,該監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)雖然所需投資少、儀器價(jià)格低廉、信息豐富,但是對(duì)突發(fā)性故障不能及時(shí)預(yù)報(bào)且對(duì)人員的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)性強(qiáng),另外,鐵譜診斷技術(shù)僅僅適用于油潤(rùn)滑或油冷卻軸承的故障監(jiān)測(cè)和診斷。實(shí)踐證明,由油液理化分析、清潔度檢測(cè)、發(fā)射光譜技術(shù)、紅外光譜分析、鐵譜分析構(gòu)成的油液分析系統(tǒng)在軸承故障診斷中發(fā)揮重要的作用,可以有效地避免由于單一手段的局限性而導(dǎo)致的誤診和漏診現(xiàn)象。3.3軸承故障監(jiān)測(cè)和診斷溫度診斷技術(shù)是一種比較常規(guī)簡(jiǎn)單的診斷技術(shù),通過(guò)對(duì)運(yùn)行過(guò)程中軸承溫度的監(jiān)測(cè)來(lái)對(duì)軸承故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷。軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)溫度主要由軸承的載荷、轉(zhuǎn)速、摩擦力矩、潤(rùn)滑劑類(lèi)型、粘度、軸承類(lèi)型以及軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)等因素決定,因此軸承的溫度可以一定程度上反映軸承的運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)的變化和運(yùn)行的故障,特別對(duì)軸承燒傷的診斷效果比較好。3.4聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)聲學(xué)監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)是近幾年來(lái)發(fā)展起來(lái)的新技術(shù),通過(guò)對(duì)軸承由于變形、剝落或裂紋等原因產(chǎn)生的彈性波的監(jiān)測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承工況的診斷。由于軸承經(jīng)常受到?jīng)_擊的交變載荷作用,使得材料產(chǎn)生錯(cuò)位運(yùn)動(dòng)或塑性變形,在此過(guò)程中伴隨著聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生,這種聲發(fā)射的頻率一般較寬,金屬材料的發(fā)射頻率可達(dá)幾十到幾百兆赫茲,其信號(hào)的強(qiáng)度差異一般只有幾微伏,故需要電荷放大器等儀器的輔助。聲發(fā)射信號(hào)隨著軸承故障類(lèi)型的不同而不同,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同故障的有效診斷。由于該方法的診斷過(guò)程快速、簡(jiǎn)便,但它需要的專(zhuān)用設(shè)備,價(jià)格比較昂貴,使得該診斷技術(shù)的推廣應(yīng)用受到了一定的限制。3.5潤(rùn)滑膜被破壞的異常情況診斷如果軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中,滾道和滾動(dòng)體之間形成很好的油膜,則內(nèi)外圈的電阻值可達(dá)兆歐姆以上,但當(dāng)潤(rùn)滑油膜遭到破壞后,則內(nèi)外圈之間的電阻可降低至零歐姆,該故障診斷技術(shù)正是利用這一特性對(duì)軸承的潤(rùn)滑狀態(tài)和軸承的磨損、腐蝕類(lèi)的損傷進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷。但該方法對(duì)表面剝落、壓痕、裂紋、點(diǎn)蝕等異常情況診斷效果較差。該技術(shù)比較適用于旋轉(zhuǎn)軸外露的場(chǎng)合。3.6纖束宣傳法光纖診斷技術(shù)一般用光導(dǎo)纖維束制成位移傳感器發(fā)射和接受光纖束,對(duì)軸承工況做出判斷,該方法靈敏度高、信噪比大,可以較直接地反映軸承的制造質(zhì)量、表面磨損程度、載荷、潤(rùn)滑和間隙情況,該方法適用于可將傳感器安裝在軸承座內(nèi)的場(chǎng)合。3.7多傳感器信息融合的故障診斷技術(shù)隨著故障診斷理論的深入發(fā)展,基于故障現(xiàn)象推理故障原因的傳統(tǒng)的“反問(wèn)題推理”思想得到突破?；趧?dòng)力學(xué)分析和仿真的“正問(wèn)題分析”與“反問(wèn)題推理”相結(jié)合的診斷理論和思想方法被提出。模糊數(shù)學(xué)理論、模式識(shí)別理論、專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、灰色理論、可拓?cái)?shù)學(xué)、信息科學(xué)理論以及概率理論對(duì)故障細(xì)致劃分和識(shí)別的可行性也逐漸在診斷工程中得到應(yīng)用,如1975年Shortiffe和Buchanan在MYCIN系統(tǒng)中提出了基于不確定性概率因子的推理方法;1976年Bude等將主觀BAYES理論應(yīng)用于探礦專(zhuān)家系統(tǒng)PROSPECTOR中;Zadeh在1965年提出了模糊集理論,后經(jīng)Dubois和Prade發(fā)展為可能性理論方法,這些不確定性推理方法較好地綜合了模糊性強(qiáng)、信息不完整的多方面的信息,但專(zhuān)家系統(tǒng)存在著知識(shí)獲取“瓶頸”和不完全性知識(shí)表示等不足,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也存在著知識(shí)隱含表示、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)理不清等問(wèn)題?；诙鄠鞲衅餍畔⑷诤系墓收显\斷技術(shù)以其良好的穩(wěn)定性、寬闊的時(shí)空覆蓋區(qū)域、高的測(cè)量維數(shù)和良好的目標(biāo)空間分辨率以及較強(qiáng)的故障容錯(cuò)與系統(tǒng)重構(gòu)能力等技術(shù)優(yōu)勢(shì)受到了各國(guó)的高度重視并逐步滲入到故障診斷領(lǐng)域。綜合故障診斷的過(guò)程事實(shí)上也是診斷信息融合的過(guò)程,只不過(guò)綜合的意義更為廣泛。綜合故障診斷與處理主要是群體集的綜合、方法集的綜合、信息集的綜合、評(píng)價(jià)集的綜合、趨勢(shì)集的綜合、優(yōu)化集的綜合,基本上涵蓋了信息融合、群體決策、不確定性推理、優(yōu)化和診斷方法學(xué)等理論與方法。4“中國(guó)軸承企業(yè)培養(yǎng)軸承研發(fā)中心”的重要性故障監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)發(fā)展到今天,已經(jīng)初步形成一門(mén)跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù)。鑒于此種情況,杭州軸承試驗(yàn)研究中心的科技人員正著力于將故障監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)與滾動(dòng)軸承試驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合,開(kāi)發(fā)滾動(dòng)軸承壽命強(qiáng)化試驗(yàn)系統(tǒng)技術(shù)(A2BLT+F2AST)(AutomaticAcceleratedBearingLifeTester&FastFailureAnalysisSystemTechnology),力圖對(duì)軸承進(jìn)行性能試驗(yàn)的同時(shí)對(duì)其使用性能的劣化和潛在缺陷進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷,指導(dǎo)試驗(yàn)快速、有效地開(kāi)展。滾動(dòng)軸承壽命強(qiáng)化試驗(yàn)系統(tǒng)(A2BLT+F2AST),屬?lài)?guó)內(nèi)獨(dú)創(chuàng),該項(xiàng)目已實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn),并解決了關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題,產(chǎn)品已系列化:ABLT-1,ABLT-2,ABLT-3,ABLT-4,ABLT-5,ABLT-6