基于摩擦信號的滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障的狀態(tài)監(jiān)測

張峻寧, 張培林, 陳彥龍, 張?jiān)茝?qiáng)

(軍械工程學(xué)院 七系,石家莊　050003)

?

基于摩擦信號的滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障的狀態(tài)監(jiān)測

張峻寧, 張培林, 陳彥龍, 張?jiān)茝?qiáng)

(軍械工程學(xué)院 七系,石家莊050003)

摘要：摩擦信號與固有振動(dòng)信號混疊造成滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障診斷困難。針對此特點(diǎn)，在不分離摩擦信號的條件下提出了一種基于摩擦信號強(qiáng)度的接觸摩擦故障監(jiān)測方法。該方法首先結(jié)合EMD和非線性峭度確定摩擦信號發(fā)生的時(shí)刻，然后改進(jìn)灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度以計(jì)算摩擦信號對相鄰固有振動(dòng)信號的沖擊強(qiáng)度，以此衡量摩擦信號的相對大小，進(jìn)而監(jiān)測滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障。仿真和試驗(yàn)證明了該方法的有效性，為監(jiān)測滑動(dòng)軸承故障提供了一種新思路。

關(guān)鍵詞：滑動(dòng)軸承；接觸摩擦；非線性峭度；灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度

滑動(dòng)軸承是一種特殊形式的軸承，因優(yōu)良的性能被廣泛應(yīng)用于大型機(jī)械設(shè)備中，但在工作中常受到交變載荷和惡劣環(huán)境的影響，使得軸承磨損失效頻發(fā)，嚴(yán)重時(shí)甚至造成工廠的停工停產(chǎn)，因此在線監(jiān)測和診斷滑動(dòng)軸承的故障具有重要的意義。但滑動(dòng)軸承磨損失效類型繁多，除開設(shè)計(jì)因素、安裝精度，引起滑動(dòng)軸承磨損失效的原因還有供油壓力、間隙大小、表面狀況、潤滑油粘度等等[1]。若通過模擬引起滑動(dòng)軸承磨損的原因研究磨損故障，模擬條件困難且無法對應(yīng)輸入與輸出之間的關(guān)系，但究其根源磨損是液體潤滑破壞后，軸承與軸頸的間歇性接觸摩擦引起的，因此確定軸承與軸頸的間歇性接觸摩擦作為滑動(dòng)軸承磨損失效的重要故障特征，方便滑動(dòng)軸承磨損失效故障的研究。

秦萍[2]通過模擬柴油機(jī)滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障發(fā)現(xiàn)了發(fā)火燃燒點(diǎn)之間幅值較大的信號與滑動(dòng)軸承磨損失效相關(guān)聯(lián)，并定義其為摩擦信號。但摩擦信號與固有振動(dòng)信號混疊且易受到噪聲的干擾，造成摩擦信號難測量的問題。灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度[3](Absolute Grey Relational Degree of B-mode，AGRDB)是一種通過度量兩者事物在局部之間距離的判定兩者事物聯(lián)系的方法，已廣泛應(yīng)用于工程各領(lǐng)域，尤其是人臉圖像識(shí)別、導(dǎo)彈性能分析等方面。本文利用重新劃分振動(dòng)信號序列將AGRDB應(yīng)用到振動(dòng)信號中，提出了一種在不分離摩擦信號的條件下，通過計(jì)算摩擦信號對固有振動(dòng)信號的沖擊程度來衡量摩擦信號強(qiáng)度的方法。該方法首先結(jié)合EMD和非線性峭度[4]確定摩擦信號發(fā)生的時(shí)刻，然后利用信號的AGRDB量化該摩擦信號對周圍固有振動(dòng)信號的沖擊程度以估算摩擦信號的相對大小，最后將此方法應(yīng)用到滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障的診斷中，成功的刻畫了軸承與軸頸的接觸摩擦發(fā)展變化，為實(shí)時(shí)監(jiān)測和診斷滑動(dòng)軸承的磨損失效找到了一種新思路。

1基于EMD的非線性峭度

非線性峭度是張德祥等提出的一種檢測摩擦信號的統(tǒng)計(jì)方法。該方法在四階累積量的峭度基礎(chǔ)上結(jié)合非線性Teager能量算子，能夠細(xì)致刻畫信號瞬時(shí)幅值和頻率變化。實(shí)例[4]表明可應(yīng)用于摩擦信號發(fā)生時(shí)刻的確定中，但滑動(dòng)軸承摩擦信號大量混疊于固有信號中，直接利用非線性峭度檢測易造成漏檢的后果。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)[5~6]能夠根據(jù)信號固有特性自適應(yīng)的將信號分解成若干個(gè)包含信號本質(zhì)特征的本征模分量，故結(jié)合EMD，篩選出含有摩擦振動(dòng)信息的高階IMF分量，再利用非線性峭度確定摩擦信號發(fā)生的時(shí)刻，具體步驟如下：

步驟1利用EMD將振動(dòng)信號分解成從高頻到低頻的IMF分量，并提取m個(gè)含有高頻摩擦振動(dòng)信息的IMFj(n)(j=1,2,…,m)分量[7]；

步驟2計(jì)算這些分量的非線性Teager能量算子如式(1)所示；

T[IMFj(i)]=[IMFj(i)2-

IMFj(i+1)IMFj(i-1)]

(1)

式中i=2,3,…,n-2,n-1。

步驟3針對每一個(gè)T[IMFj(i)](i=1,2,…,n-1)分量，每三個(gè)點(diǎn)為一個(gè)振動(dòng)信號能量行列式，以i點(diǎn)為例，它的新能量行列式為:

Xj(i)=[T[IMFj(i-1)],

T[IMFj(i)],T[IMFj(i+1)]

(2)

步驟4利用Teager峭度公式計(jì)算第j個(gè)IMF分量在各點(diǎn)的非線性峭度qj；

(i=1,2,…,n-1)

(3)

步驟5依此法，得到整個(gè)振動(dòng)信號的非線性峭度值q(i)。

(4)

利用EMD直接計(jì)算含有高頻摩擦信息IMF分量的非線性峭度，因此避免了振動(dòng)響應(yīng)信號中固有信號的干擾。

2基于摩擦信號的灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度

2.1灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度

灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度(Absolute Grey Relational Degree of B-mode，AGRDB)是定量確定研究對象間的關(guān)聯(lián)性的方法，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別中。因滑動(dòng)軸承的振動(dòng)響應(yīng)信號為一維空間折線，故本文只研究行方向的AGRDB，具體方法如下：

設(shè)有兩個(gè)需要判別相互關(guān)聯(lián)程度的X、Y向量，

(5)

(1)向量基準(zhǔn)化。計(jì)算向量中各項(xiàng)元素與該向量元素均值的差。

(6)

(2)定義X、Y向量的距離差Δ和AGRDB。

AGRDB=

(7)

式中距離差Δ(位移差ΔD，速度差ΔV，加速度差ΔA)如下所示。

(8)

(9)

(10)

可見，AGRDB是計(jì)算兩向量在相對應(yīng)的局部位置的距離差，從而定量確定兩向量的關(guān)聯(lián)程度的方法。

2.2信號的AGRDB

實(shí)際工程中采集的信號為摩擦信號和固有振動(dòng)信號的混合，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分離并計(jì)算摩擦信號的強(qiáng)度極其困難，本文試圖通過摩擦信號對固有振動(dòng)信號的沖擊影響估算摩擦信號的相對大小。由式(7)~式(10)知，兩個(gè)相同信號序列的距離差Δ為0，AGRDB為1。若改變其中一個(gè)信號在某一時(shí)段的數(shù)值，則兩信號序列的距離差Δ將增大，最終造成AGRDB的減小，故AGRDB對異常信號敏感。因此，將AGRDB應(yīng)用到摩擦信號強(qiáng)度的計(jì)算中，通過AGRDB計(jì)算摩擦信號對周圍固有振動(dòng)信號的沖擊程度來判斷摩擦信號的相對大小。

首先分析第i個(gè)摩擦信號產(chǎn)生的時(shí)刻。提取此刻及其周圍相鄰±l時(shí)刻的振動(dòng)信號并組成向量Zi，并按照式(11)的奇偶劃分原則劃分成兩個(gè)新向量Xi,Yi。

(11)

再利用式(8)~式(10)計(jì)算Xi和Yi的距離差。通過式(12)表明，Xi和Yi距離差Δ的實(shí)質(zhì)是計(jì)算Zi中各項(xiàng)元素之間的距離，若Zi含有摩擦信號，則摩擦信號的距離差Δ遠(yuǎn)大于正常信號的距離差Δ。因此利用Zi的距離差Δ衡量第i摩擦信號對周圍固有振動(dòng)信號的沖擊程度。

因采集的工況信號中往往含有多個(gè)摩擦信號，故利用該段全部摩擦信號的距離差的和代表該段信號的距離差Δ。

(13)

式中：ΔDi,ΔVi,ΔAi是第i個(gè)摩擦信號的距離差Δ，k是摩擦信號的總數(shù)目。

最后用式(14)計(jì)算該段信號的AGRDB。顯然，若摩擦信號對固有振動(dòng)信號的沖擊影響越大，則計(jì)算的AGRDB越小，故實(shí)現(xiàn)了摩擦信號相對大小的判斷。

(14)

3滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障特征提取

軸承與軸頸的接觸摩擦故障常通過油溫、油液診斷，利用振動(dòng)信號監(jiān)測的方法還不多，其根源是摩擦信號難測量的問題。荊雙喜等[8]通過小波包分析摩擦信號頻帶能量的變化監(jiān)測滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障，孫光中等[9]基于分形維數(shù)對摩擦振動(dòng)敏感的特性，分析分形維數(shù)與滑動(dòng)軸承摩擦故障的關(guān)系等等都取得了一定的效果。本文避開直接測量摩擦信號的難題，通過定量評價(jià)摩擦信號對周圍固有振動(dòng)信號的沖擊影響估算摩擦信號的強(qiáng)度，進(jìn)而監(jiān)測滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障。圖1給出了基于摩擦信號的滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障監(jiān)測方法的流程圖，具體步驟如下：

步驟1結(jié)合EMD和非線性峭度計(jì)算振動(dòng)信號的非線性峭度值，設(shè)定非線性峭度閾值Q，并認(rèn)定非線性峭度值大于Q的時(shí)刻為摩擦信號發(fā)生的時(shí)刻；

Q=m·Qmax

(15)

式中：Qmax為全部工況振動(dòng)信號中最大的非線性峭度值，m為閾值系數(shù)。但m的取值受到大小兩端的限制，若m取值過大將造成摩擦信號的漏檢，若取值過小則會(huì)誤把正常振動(dòng)信號當(dāng)做摩擦信號，因此m的取值應(yīng)適宜，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)常選取為[0.1~0.3]。

步驟2篩選符合條件的振動(dòng)信號點(diǎn),并按照式(11)提取摩擦信號向量Zi；

Xk=[Z1,Z2,…Zi…,Zk-1,Zk]T

(i=1,2,…,k)

(16)

式中：Xk是k個(gè)摩擦信號向量組成的矩陣，k為摩擦信號的總數(shù)目；

步驟3利用式(12)計(jì)算Xk中各行的距離差Δ，以此衡量每行中摩擦信號對該行固有振動(dòng)信號的沖擊影響；

步驟4將各行的距離差Δ代入式(13)~式(14)，最終計(jì)算得到該段滑動(dòng)軸承振動(dòng)信號的AGRDB，以此分析滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障。

圖1　滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障監(jiān)測的算法Fig.1 Flow chart of condition monitoring of contacting fault of plain bearings

4仿真試驗(yàn)

本節(jié)驗(yàn)證結(jié)合EMD的非線性峭度對摩擦信號的敏感度和灰色B型關(guān)聯(lián)度估算摩擦信號相對大小的正確性。首先仿真含有摩擦故障的機(jī)械振動(dòng)信號，利用不同頻率的正弦波、脈沖信號以及隨機(jī)噪聲模擬故障信號，其中不同頻率的正弦波模擬機(jī)械設(shè)備中不同的振聲部件，脈沖信號模擬機(jī)械故障中的摩擦信號，具體仿真信號見式(18)。圖2是在機(jī)械振動(dòng)中添加不同強(qiáng)度脈沖的仿真信號時(shí)域圖，圖3示出了結(jié)合EMD的非線性峭度對脈沖信號的檢測結(jié)果，表1給出了不同閾值下的AGRDB對脈沖信號大小的測量結(jié)果。

x(t)=s(t)+ZS+CJ

(17)

式中s(t)為固有信號，s(t)=sin(2π×10t)+sin(2π×5t)；CJ=Aoe-100×tcos(2π×100×t)為不同頻率不同幅值的周期性脈沖衰減信號；ZS為30 dB的高斯噪聲。

圖2　不同強(qiáng)度脈沖的仿真信號Fig.2 Different intensity pulse of the simulation signal

圖3　仿真信號幅值的非線性峭度Fig.3 The nonlinear kurtosis of the simulation of amplitude signal

對比圖2與圖3可以發(fā)現(xiàn)，結(jié)合EMD的非線性峭度能夠準(zhǔn)確確定脈沖衰減信號發(fā)生的頻率和時(shí)刻，避免了噪聲和其他振動(dòng)信號的干擾。表1為不同閾值下仿真信號的AGRDB。從表中可以得到，不同的非線性峭度閾值所提取出的摩擦信號是不一樣的，且隨著脈沖信號的頻率和幅值的增大，不同閾值系數(shù)下的AGRDB值越小，故實(shí)現(xiàn)了利用AGRDB測量脈沖信號強(qiáng)弱的目的，驗(yàn)證了本文檢測摩擦信號相對大小的方法的有效性。

表1　不同閾值下仿真信號的灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度

5應(yīng)用實(shí)例

對滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障的振動(dòng)信號進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于西南交通大學(xué)機(jī)械試驗(yàn)臺(tái)的S195-2型柴油機(jī)，轉(zhuǎn)速n=1 500 r/min,功率P=4.62 kW，其輸出端主軸承為試驗(yàn)軸承，通過切斷潤滑油油路來模擬滑動(dòng)軸承故障，在故障前后采集振動(dòng)響應(yīng)信號，采樣頻率為10 kHz。圖4是在軸與軸瓦之間構(gòu)造的判斷滑動(dòng)軸承狀態(tài)的測量電路圖。

圖4　滑動(dòng)軸承狀態(tài)判斷測量電路Fig.4 Analyzing the state of the sliding bearing measurement circuit

圖4中Ω1為油膜電阻，Ω2為平衡電阻，當(dāng)軸與瓦未接觸時(shí)(液體潤滑狀態(tài))，Ω1電阻趨近于無窮，此時(shí)電路不通，燈泡未亮；當(dāng)軸與瓦之間完全接觸時(shí)，Ω1電阻幾乎為零，燈泡呈現(xiàn)亮光狀態(tài)，因此將測量電壓U作為判斷滑動(dòng)軸承故障的依據(jù)。圖5為采集的滑動(dòng)軸承部分振動(dòng)響應(yīng)信號。由于受到其他振聲部件的影響，間歇性接觸摩擦信號與固有信號混疊，很難直接通過時(shí)域圖像監(jiān)測滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障。

為了提取滑動(dòng)軸承的摩擦故障特征，首先基于EMD的非線性峭度確定滑動(dòng)軸承摩擦信號出現(xiàn)的時(shí)刻如圖6所示。從圖6知滑動(dòng)軸承軸與瓦之間的摩擦信號頻率為12.6 Hz(沖擊周期約為0.079 s)與柴油機(jī)發(fā)火燃燒循環(huán)所用的時(shí)間(T=60/750=0.08 s)接近，符合柴油機(jī)滑動(dòng)軸承摩擦信號定義；再利用AGRDB計(jì)算摩擦信號的強(qiáng)度。表2給出了閾值系數(shù)m=0.125時(shí)閾值為Q=m×Qmax=1×10-4的滑動(dòng)軸承故障前后的灰色B型絕對關(guān)聯(lián)值，同時(shí)給出不同閾值Q的灰色B型絕對關(guān)聯(lián)值曲線如圖7所示。

圖5　不同摩擦程度的滑動(dòng)軸承振動(dòng)響應(yīng)信號Fig.5 Different friction of plain bearing vibration signal

圖6　不同摩擦程度的滑動(dòng)軸承信號幅值的非線性峭度Fig. 6 The Nonlinear Kurtosis of vibration signal amplitude of plain bearing under different friction condition

軸承狀態(tài)正常潤滑輕度摩擦中度摩擦重度摩擦AGRDB0.00680.00550.00410.00440.00360.00320.00330.00310.00250.01020.00730.00690.0080

圖7　不同閾值下的滑動(dòng)軸承灰色B型關(guān)聯(lián)值曲線Fig.7 The AGRDB of plain bearing under different threshold value

圖7為滑動(dòng)軸承形成摩擦故障前后不同Q值的灰色B型關(guān)聯(lián)值變化曲線。分析曲線發(fā)現(xiàn)，灰色B型關(guān)聯(lián)值在摩擦初期是逐漸降低，表明在切斷潤滑油路后，由于沒有潤滑油的補(bǔ)充，滑動(dòng)軸承的軸與瓦之間產(chǎn)生局部范圍間歇性接觸摩擦，而后隨著故障繼續(xù)發(fā)展，灰色B型絕對關(guān)聯(lián)值繼續(xù)降低直至發(fā)生突變，表明此時(shí)的滑動(dòng)軸承油膜不復(fù)存在，軸與瓦之間形成了大面積的接觸干摩擦，若不采取修補(bǔ)措施，滑動(dòng)軸承將造成重大事故，因此可將此時(shí)的灰色B型關(guān)聯(lián)值作為滑動(dòng)軸承預(yù)警值，防止次生災(zāi)害發(fā)生。從灰色B型關(guān)聯(lián)值先緩后急的變化趨勢看，初期的摩擦往往是點(diǎn)對點(diǎn)式的軸與瓦接觸，之后微小的點(diǎn)式接觸又趨于平滑，軸承處于短暫的潤滑狀態(tài)，也即是灰色B型關(guān)聯(lián)值呈波浪形降低的原因，最后點(diǎn)對點(diǎn)式的軸瓦接觸逐漸發(fā)展成點(diǎn)對面式、面對面式的接觸，以至滑動(dòng)軸承全面損壞。由此得出，灰色B型關(guān)聯(lián)值能夠?qū)崟r(shí)反映滑動(dòng)軸承的故障變化規(guī)律，基于非線性峭度和灰色B型關(guān)聯(lián)值的滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障診斷方法可行。

6結(jié)論

改進(jìn)的灰色B型關(guān)聯(lián)度對輕微異常振動(dòng)信號敏感，克服了無法利用振動(dòng)信號監(jiān)測初期故障的缺陷。通過計(jì)算摩擦信號對固有信號的沖擊影響間接測量摩擦信號的相對大小，避開了直接計(jì)算摩擦信號大小的難題，成功的描述了滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障逐漸發(fā)展的過程。因此本文的工作可看成是AGRDB應(yīng)用到滑動(dòng)軸承摩擦故障的基礎(chǔ)性研究工作。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 傅和品, 秦萍. 滑動(dòng)軸承故障診斷方法的實(shí)用性分析研究[J]. 輕工機(jī)械, 2006, 24(4): 97-98.

FU He-ping, QIN Ping. The study of fault diagnosis method on slide bearing[J]. Light Industry Machinery, 2006, 24(4): 97-98.

[2] 秦萍, 閻兵, 李輝. 小波分析在柴油機(jī)滑動(dòng)軸承接觸摩擦故障的應(yīng)用[J]. 柴油機(jī)工程, 2003, 24(3): 57-59.

QIN Ping, YAN Bing, LI Hui. The application of wavelet analysis in the fault diagnosis for the plain bearings contact friction of diesel engine[J]. Neiranji Gongcheng, 2003, 24(3): 57-59.

[3] 邵曉剛. 基于矩陣灰色B型絕對關(guān)聯(lián)度的人臉檢測算法研究[D].沈陽: 東北師范大學(xué), 2012.

[4] 張德祥, 王萍, 吳小培,等. 基于EMD 和非線性峭度的齒輪故障診斷[J]. 振動(dòng)、測試與診斷，2012, 2(1): 32-35.

ZHANG De-xiang, WANG Ping, WU Xiao-pei, et al. Fault diagnosis of gear based on Empirical Mode Decomposition and nonlinear kurtosis[J].Journal of Vibration Measurement & Diagnosis, 2012,2(1):32-35.

[5] Huang N E.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proce-dures of the Royal Society of London, Series A, 1998, 454: 903-995.

[6] Huang N E. Review of empirical mode decomposition[J]. Proceeding of SPIE, 2001, 4391:71-79.

[7] 唐宏賓, 吳運(yùn)新, 滑廣軍,等. 基于EMD包絡(luò)譜分析的液壓泵故障診斷方法[J].振動(dòng)與沖擊, 2012,31(9):44-46.

TANG Hong-bin, WU Yun-xin, HUA Guang-jun,et al. Fault diagnosis of pump using EMD and envelope spectrum analysis[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012, 31(9): 44-46.

[8] 荊雙喜, 吳鑫濤, 華偉. 基于小波包頻帶能量特征提取的低速重載滑動(dòng)軸承診斷研究[J]. 煤礦機(jī)械, 2007, 28(9): 191-193.

JING Shuang-xi, WU Xin-tao, HUA Wei. Plain bearing fault diagnos based on detecting technology of wavelet packet frequency band-energy[J]. Coal Mine Machinery, 2007,28(9):191-193.

[9] 孫光中, 李鳳琴, 張建國. 基于分形理論的滑動(dòng)軸承故障診斷研究[J]. 煤礦機(jī)械, 2010, 31(2): 223-224.

SUN Guang-zhong, LI Feng-qin, ZHANG Jian-guo. Study on plain bearing fault diagnosis based on fractal theory[J]. Coal Mine Machinery, 2010, 31(2): 223-224.

[10] 雷亞國. 基于改進(jìn)Hilbert-Huang變換的機(jī)械故障診斷[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2011, 47(5): 74-77.

LEI Ya-guo. Machinery fault diagnosis based on improved Hilbert-Huang transform[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2011, 47(5): 74-77.

[11] 孫來軍, 胡曉光, 紀(jì)延超. 改進(jìn)的小波包—特征熵在高壓斷路器故障診斷中的應(yīng)用[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2007, 27(12): 106-107.

SUN Lai-jun, HU Xiao-guang, JI Yan-chao. Fault diagnosis for high voltage circuit breakers with improved characteristic entropy of wavelet packet[J]. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(12): 106-107.

[12] Yin Chun, Zhong Shou-ming, Chen Wu-fan.Design of sliding mode controller for a class of fractional-order chaotic systems[J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2012, 17(1):356-366.

Condition monitoring of contacting fault of plain bearings based on friction signals

ZHANGJun-ning,ZHANGPei-lin,CHENYan-long,ZHANGYun-qiang

(Department 7st, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

Abstract:Contact friction fault diagnosis is diffcult in plain bearing due to that friction signals are usually mixed with natural vibration signals. A diagnosis method for plain bearing contact friction fault was proposed based on the calculation of friction signal intensity instead of the seperation of natural vibration signals. In the method, EMD and nonlinear kurtosis were used to search the moment of friction signal appearance. Then the impact degree of friction signals on natural vibration signals was calculated by an improved absolute grey relational degree of B-mode. Finally, the calculation results were used to estimate the magnitude of the friction signal and to diagnose the contacting fault of plain bearing. The proposed method was applied to simulated signals and actual signals. The analysis results demonstrate the effectiveness of the proposed method and offer a new ideas to diagnosis the plain bearing fault.

Key words:plain bearing; contact friction; nonlinear kurtosis; absolute grey relational degree of B-mode

中圖分類號:TH133.31

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.03.011

通信作者張培林 男，教授，博士生導(dǎo)師，1955年生

收稿日期：2014-11-19修改稿收到日期：2015-03-05

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51205405,51305454)

第一作者 張峻寧 男，碩士生，1992年生