針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題，提出一種基于變分模態(tài)分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結(jié)合的滾動軸承故障分類方法。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態(tài)的數(shù)量，將所得本征模態(tài)分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度。通過滾動軸承振動數(shù)據(jù)對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設(shè)備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學實驗臺桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學平臺轉(zhuǎn)子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉(zhuǎn)子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉(zhuǎn)子軸承教學平臺增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。福建故障機理研究模擬實驗臺用途

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軸承是機械設(shè)備中支撐轉(zhuǎn)軸運轉(zhuǎn)的重要零部件，被***運用于交通、工程機械等重要領(lǐng)域。隨著機械設(shè)備對旋轉(zhuǎn)速度以及載荷要求的逐步提高，對軸承的性能要求也隨之升高，其一旦出現(xiàn)故障，機械設(shè)備就無法正常運行，造成經(jīng)濟損失及人員傷亡。因此，及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是，軸承運行環(huán)境中的噪聲較大，采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態(tài)就變得較為困難，因此，需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征，這故障診斷的關(guān)鍵，BTS100軸承壽命預(yù)測測試臺，主要由三相異步電動機，聯(lián)軸器，雙支撐軸承座單元，測試軸承、溫度監(jiān)測模塊、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)及轉(zhuǎn)速顯示模塊，徑向及軸向液壓油站加載系統(tǒng)、負載顯示模塊，轉(zhuǎn)速脈沖輸出模塊，等模塊組成。

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針對以上問題，并根據(jù)軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始信號相關(guān)性的特點得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集，再利用綜合評價指標評價選擇比較好的參數(shù)組合方案，其次，信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征，***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析，驗證了所提方法的有效性。軸承出現(xiàn)故障后，運行過程中會產(chǎn)生周期性的沖擊，其振動信號就越有序，信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態(tài)分量中，信息熵值越小的模態(tài)分量，包含著越多的軸承故障信息，越能反映當前軸承的運行狀態(tài)。故障機理研究模擬實驗臺的功能十分強大。河北紅外故障機理研究模擬實驗臺

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