冶金机械中轴承故障特征提取及诊断方法

摘要

冶金机械作为钢铁和有色金属行业的核心装备，长期在高温、重负荷、多尘等极端环境中工作，轴承易出现磨损、剥落和开裂等典型失效模式，严重威胁设备安全性与生产连续性。文章以冶金机械轴承为研究对象，对其特征提取和诊断方法进行系统的研究。首先解析轴承常见故障类型与失效机理；继而从振动、声学、温度等多源信号出发，融合时域、频域及时频域分析方法，结合智能特征提取技术构建诊断特征集；进而集成传统诊断方法与神经网络、支持向量机等智能算法，建立多信息融合的集成诊断系统。基于实验验证表明，所提出的基于时频特征的诊断方法可实现96%以上的故障识别准确率，不仅为冶金机械轴承状态监测提供有效技术手段，更为设备全生命周期管理提供科学决策依据，对保障冶金工业高效稳定生产具有重要工程价值。