来源：期刊VIP网 时间：
作者：黄卿;徐卓飞;
单位：南充职业技术学院艺术系;西安理工大学印刷包装与数字媒体学院;
摘要：针对印刷设备核心单元中的滚动轴承故障诊断问题，本研究实现了印刷装备故障信号的特征提取与模式识别。首先获取了各类故障滚动轴承的振动信号，采取经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）方法对信号进行解析，获取了相应本征模式分量（Intrinsic Mode Function,IMF）；进而根据IMF分量中的极值变化规律，提出了一种基于符号化与信息熵的故障特征计算方法；最后，在两台不同规格的印刷机械中开展了故障诊断实验，获取了多种滚动轴承故障样本，结合K-means聚类方法实现了故障诊断研究。实验结果表明，本研究方法能够克服印刷机械复杂运行环境中的噪声干扰，有效实现了墨辊滚动轴承的故障诊断功能，对印刷装备日常生产运维具有指导作用。
关键词：经验小波变换;;符号化分析;;印刷机械;;故障诊断
基金资助：陕西省教育厅研究计划项目(No.22JY047);; 南充市“十四五”规划项目(No.NC22B214);; 渭南市重点研发计划(No.2022ZDYFJH-170);; 中国博士后基金(No.2019M663783)
