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变速条件下滚动轴承外圈故障振动模型及仿真（2006年）

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简介：
本文于2006年发表，探讨了在不同转速下滚动轴承外圈可能出现的故障，并建立了相应的振动模型。通过计算机仿真技术验证了该模型的有效性，为故障诊断提供了理论依据。 通过建立轴承整体振动简化模型及对应的振动微分方程，我们创建了外圈损伤故障滚动轴承在变速工况下的径向整体振动模型，并利用Simulink仿真环境建立了相应的仿真模型。将仿真结果与试验数据进行时域和频域对比分析后发现，该模型的准确性得到了验证。这为非平稳工况下滚动轴承的故障诊断及状态监测提供了理论依据和实用参考。

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  • 变速条件下滚动轴承外圈故障振动模型及仿真（2006年）
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    本文于2006年发表，探讨了在不同转速下滚动轴承外圈可能出现的故障，并建立了相应的振动模型。通过计算机仿真技术验证了该模型的有效性，为故障诊断提供了理论依据。 通过建立轴承整体振动简化模型及对应的振动微分方程，我们创建了外圈损伤故障滚动轴承在变速工况下的径向整体振动模型，并利用Simulink仿真环境建立了相应的仿真模型。将仿真结果与试验数据进行时域和频域对比分析后发现，该模型的准确性得到了验证。这为非平稳工况下滚动轴承的故障诊断及状态监测提供了理论依据和实用参考。
     
  • 仿真故障信号_ZIP文件_轴承外圈故障模拟
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    本ZIP文件包含一系列用于测试和诊断的仿真故障信号数据，专门针对轴承外圈可能出现的各种故障状态进行精确模拟。 轴承外圈故障仿真的信号简单实用，欢迎朋友们提供内圈、滚动体及保持架的仿真信号。
     
  • 滚动轴承外圈故障动力学入门Matlab编程
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    本课程为初学者介绍如何使用Matlab进行滚动轴承外圈故障的动力学分析和模拟，涵盖基本理论与实践操作。 滚动轴承外圈故障动力学完整MATLAB程序非常适合初学者使用。
     
  • ANSYS Workbench轴承动力学仿真：内圈和外圈故障的模拟及实验验证
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    本文探讨了使用ANSYS Workbench进行轴承动力学仿真的方法，特别关注内圈与外圈发生故障时的表现，并通过实验数据进行了验证。 本段落探讨了使用ANSYS Workbench进行轴承动力学仿真的方法，并特别关注内圈、外圈故障与正常工作状态下轴承的动力学行为模拟。通过对比凯斯西储大学SKF轴承实验的结果，分析了仿真结果的精确度，结果显示振动加速度包络后的故障特征频率仅相差5%，证明了该模型的有效性。 关键词：ANSYS Workbench；轴承动力学仿真；内圈、外圈故障模拟；实验结果对比；振动加速度包络；故障特征频率。
     
  • MATLAB初学者指南：滚动轴承外圈故障动力学分析
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    本教程为MATLAB初学者提供滚动轴承外圈故障的动力学分析入门指导，涵盖基础编程技能与高级应用技巧。 滚动轴承外圈故障动力学的MATLAB初学者教程提供给那些对这一特定领域感兴趣的入门级学习者。该教程旨在帮助读者理解如何使用MATLAB进行相关的理论分析与实践操作，使他们能够更好地掌握滚动轴承在外圈出现故障时的动力学特性，并学会应用软件工具来解决实际问题。
     
  • ANSYS Workbench轴承动力学仿真：内圈、外圈及滚子故障模拟的精准度与实验对照分析
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    本研究利用ANSYS Workbench进行轴承动力学仿真，详细探讨了内圈、外圈及滚子在发生故障时的动态行为，并通过对比实验数据验证了仿真的精确性。 ANSYS Workbench轴承动力学仿真能够精确模拟内圈、外圈及滚子故障，并与实验结果进行对比分析。通过振动加速度包络技术，可以准确捕捉到故障特征频率，误差仅为5%左右。该研究使用了凯斯西储大学SKF轴承内外圈的故障数据作为参考标准。ANSYS Workbench在高精度模拟SKF轴承内外圈故障方面具有显著优势。
     
  • 各种故障下的滚动轴承数据
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    本研究专注于分析在不同故障条件下滚动轴承的数据变化与特征，旨在探索有效的故障诊断方法和技术。通过详尽的数据采集和深入解析，为预测维护提供坚实依据。 文件夹内包含大量滚动轴承的数据，这些数据涵盖了多种状态的轴承：包括工作状况良好的轴承、外圈有剥落现象的轴承、内圈有损伤的轴承、滚珠出现剥落问题的轴承以及保持架断裂的情况。
     
  • 基于COT-SSD的变速滚动轴承微弱故障诊断
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    本研究提出了一种基于条件优化变换与稀疏表示技术相结合的新方法（COT-SSD），有效提升了变速工况下滚动轴承早期故障检测的灵敏度和准确性。 为了应对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别的难题，本段落提出了一种结合计算阶次追踪(COT)与奇异谱分解(SSD)的新诊断方法。首先使用COT算法对原始时域信号进行等角度重采样处理，然后通过SSD算法对重采样的角域信号进一步分析。在这一过程中，基于自适应构建的轨迹矩阵进行奇异值分解重组，将角域信号从高频到低频拆解为若干个奇异谱分量，并利用融合峭度指标来选择最佳的奇异谱分量。选定最优分量后，对其进行包络解调运算处理。最后通过分析包络阶次谱中的显著幅值成分以准确判断滚动轴承的工作状态。实验结果表明，在变速工况下该方法能够有效识别出滚动轴承内外圈故障信号中的微弱特征信息。