基于DS–PCA模型的包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷方法研究

張秋昕，周進軍，陳鋒，呂淵，簡紅英，張西良

基于DS–PCA模型的包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷方法研究

張秋昕1，周進軍2，陳鋒2，呂淵1，簡紅英1，張西良1

（1.江蘇大學(xué) 機械工程學(xué)院 儀器科學(xué)與工程系，江蘇 鎮(zhèn)江 212013； 2.江蘇僅一聯(lián)合智造有限公司，江蘇 丹陽 212300）

針對包裝設(shè)備長期連續(xù)工作的工作特性，對其滾動軸承的常見失效故障進行分析，提出一種基于DS–PCA模型的滾動軸承故障診斷方法，構(gòu)建滾動軸承DS–PCA故障診斷模型，實現(xiàn)包裝設(shè)備中滾動軸承的在線故障診斷。先運用DS證據(jù)理論對采集到的滾動軸承徑向振動數(shù)據(jù)和軸向振動數(shù)據(jù)進行融合，使得信息具有整體完備性，同時對采集信號進行決策規(guī)則下的去噪處理，剔除干擾噪聲信息；然后利用主成分分析法（PCA）將融合后的振動信號數(shù)據(jù)進行與2的統(tǒng)計量計算，并通過對故障軸承振動信號的與2統(tǒng)計量計算，確立故障時的經(jīng)驗閾值；最后，依據(jù)實時統(tǒng)計量與經(jīng)驗閾值對比，判斷滾動軸承是否發(fā)生故障。通過對西儲大學(xué)公開的滾動軸承試驗數(shù)據(jù)分析計算，得到滾動軸承故障診斷準(zhǔn)確率達到94%。該方法滿足包裝設(shè)備故障診斷的要求，其應(yīng)用將有利于提升包裝企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

故障診斷；滾動軸承；DS證據(jù)理論；主成分分析

計量充填包裝設(shè)備是具有卷膜牽引、縱封、橫封、切斷等一系列功能的機電一體化設(shè)備，能夠使被包裝產(chǎn)品品質(zhì)安全、外觀美觀，提高產(chǎn)品的附加值。因此，為保障其長期連續(xù)工作，包裝設(shè)備對主要零部件的可靠性、穩(wěn)定性提出了更高的要求[1-2]。

滾動軸承作為包裝設(shè)備中的關(guān)鍵部件，直接決定了包裝設(shè)備能否正常工作。并且，滾動軸承常處在高溫高濕，以及含有高濃度酸性或者堿性包裝物粉塵、霧氣環(huán)境下，并長時間受到循環(huán)交變載荷的作用，極易發(fā)生疲勞、磨損、剝落、腐蝕等失效故障，導(dǎo)致整個設(shè)備振動加劇，若不及時更換失效軸承，則會產(chǎn)生包裝質(zhì)量波動、充填定量精度下降、生產(chǎn)效率降低等問題，嚴(yán)重時導(dǎo)致整個生產(chǎn)線停產(chǎn)，造成巨大經(jīng)濟損失[3-5]。

軸承運行狀態(tài)監(jiān)測方法，主要有聽音檢測法、溫度檢測法、油樣檢測法、光纖檢測法、聲發(fā)射檢測法、振動檢測法等[6-7]。任何機械在輸入能量轉(zhuǎn)化為有用功的過程中，均會產(chǎn)生振動；振動的強弱與變化和故障有關(guān)，非正常的振動增強表明故障趨于嚴(yán)重[8]。振動檢測法通過在軸承座附近安裝加速度傳感器，在不停機的情況下采集振動信號，分析設(shè)備狀態(tài)及振動信號特征，實現(xiàn)故障診斷，具有不影響正常生產(chǎn)的優(yōu)勢及快速檢測出故障原因的特點，是適合包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷分析的方法之一[9-11]。

軸承工作狀態(tài)振動檢測與故障診斷分析的研究越來越受到關(guān)注。不同的故障引起的振動特征各異，同時振動檢測法獲取的信號也可能包含周圍部件工作時產(chǎn)生的振動干擾，因此，對故障引起的振動信號分析，提取振動信號特征，依據(jù)特征識別故障，是故障診斷研究的關(guān)鍵。

目前常用的振動信號分析處理方法有短時傅里葉變換（STFT）、小波包變換時頻域分析和希爾伯特（Hilbert）變換等時頻分析方法。這類方法兼具了時域與頻域分析法的優(yōu)點，能提升信號處理能力和擴大特征提取范圍。本文選取的主成分分析法（PCA）也是屬于其中的一種，能將高維復(fù)雜數(shù)據(jù)進行降維操作，簡化整體的計算量，在短時間內(nèi)快速得到結(jié)果，與現(xiàn)有的其他信號處理診斷方法相比，其處理數(shù)據(jù)的范圍更廣[12-16]。

近年來，通過國內(nèi)外專家學(xué)者的不斷研究，軸承故障診斷的準(zhǔn)確率不斷提升，在相關(guān)研究中準(zhǔn)確率已經(jīng)達到90%以上，但是仍然存在著不少故障無法被準(zhǔn)確診斷出來。本文鑒于包裝生產(chǎn)企業(yè)迫切需求，結(jié)合計量充填包裝設(shè)備中滾動軸承長期連續(xù)工作特點及對其常見失效故障分析，選用振動檢測法，通過加速度傳感器采集軸承座上振動信號。采用DS–PCA理論盡可能地濾除振動干擾信號，提取故障引起的振動信號特征，構(gòu)建滾動軸承DS–PCA故障診斷模型，基于模型和振動信號特征閾值實現(xiàn)對滾動軸承故障診斷識別。研究結(jié)果對確保包裝設(shè)備安全穩(wěn)定運行，促進包裝生產(chǎn)企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，具有十分重要的現(xiàn)實意義和經(jīng)濟社會價值。

1 包裝設(shè)備及其加料系統(tǒng)滾動軸承故障特點分析

1.1 包裝設(shè)備及其加料系統(tǒng)動力學(xué)特性分析

計量充填包裝設(shè)備在包裝粉末或液體產(chǎn)品時，往往需要連續(xù)不間斷的工作12 h以上，多列包裝機產(chǎn)量能達到每分鐘1 000袋；盡管工作環(huán)境溫度控制在25 ℃左右，但是軸承等運動零部件工作溫度最高將達到75 ℃；工作環(huán)境濕度往往在75%以上，大大超出正常工作濕度范圍；被包裝物粉塵濃度通常達到7.5 mg/m3，接近國家規(guī)定的工業(yè)生產(chǎn)中粉末濃度10 mg/m3的上限。設(shè)備連續(xù)工作強度高，工作環(huán)境較惡劣。

以計量充填包裝設(shè)備核心部分螺旋加料機構(gòu)為例，其結(jié)構(gòu)主要由電機、齒輪、傳動軸、軸承、螺桿、螺桿套以及旋片組成。其中，電機是整個系統(tǒng)總的動力來源，通過電機座固定在機架上，軸承端、傳動軸等部件在滾動軸承和齒輪的支撐導(dǎo)向作用下將電機的扭矩轉(zhuǎn)化為驅(qū)動力，最終傳遞到螺桿上，帶動旋片一起做周期性定向勻速運動，實現(xiàn)螺旋加料的功能。整體實物如圖1所示。

圖1 計量充填包裝設(shè)備加料系統(tǒng)實物

1.2 加料系統(tǒng)滾動軸承故障特點分析

加料系統(tǒng)滾動軸承故障的原因多而復(fù)雜，最常見滾動軸承故障主要有：

1）疲勞。軸承在長期高強度的周期性交變載荷作用下，導(dǎo)致軸承疲勞性的損壞，使接觸面產(chǎn)生細微裂紋。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到裂紋處時，會發(fā)生一定振動沖擊，振動信號中會出現(xiàn)由此特征頻率下的瞬間分量。疲勞帶來的故障約占整體軸承故障的45%。

2）腐蝕。在對粉末狀或者液態(tài)產(chǎn)品包裝時，周圍環(huán)境中粉塵或者霧氣濃度、濕度相對處在一個較高的水平。長時間連續(xù)不間斷工作，零部件表面將不可避免地吸附腐蝕物質(zhì)，對軸承表面產(chǎn)生腐蝕或銹蝕作用。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到腐蝕處時，也會發(fā)生一定振動沖擊。腐蝕帶來的故障約占整體軸承故障的35%。

3）磨損。在長期工作過程中，光滑的軸承接觸表面因潤滑不足或者潤滑劑中的雜質(zhì)引起機械摩擦而產(chǎn)生凹槽的現(xiàn)象稱為磨損。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到磨損處時，同樣會發(fā)生一定振動沖擊。磨損帶來的故障約占整體軸承故障的15%。

4）裂縫。由于設(shè)備組裝或者裝配不當(dāng)、潤滑效果差或者局部接觸面上受到巨大的應(yīng)力等問題，嚴(yán)重時將導(dǎo)致元件出現(xiàn)裂縫。當(dāng)軸承回轉(zhuǎn)到裂縫處時，會發(fā)生明顯振動沖擊。元件裂縫帶來的故障約占整體軸承故障的5%以下。

依據(jù)以上分析，長期運行的計量充填包裝設(shè)備滾動軸承產(chǎn)生的故障主要有疲勞、腐蝕和磨損等3類。按照故障發(fā)生的位置看，滾動軸承故障又可以被分為內(nèi)圈故障、外圈故障、滾珠及其支架故障3類。

當(dāng)存在以上故障時，有缺陷的滾動軸承支承點或區(qū)域在傳動間隙及載荷上產(chǎn)生突變，產(chǎn)生一定幅度、一定頻率和相位的振動信號，通過軸承座傳遞到設(shè)備機體中，同時機體中其他振動源也會相應(yīng)地通過軸承座傳遞到滾動軸承和傳動軸上，形成復(fù)雜振動信號。通過對勻速狀態(tài)下（轉(zhuǎn)速660 r/min）軸承座振動信號采集和頻譜分析得到，其振動信號包括設(shè)備及其滾動軸承正常工作固有周期性微弱振動信號，能量一般集中在低頻段100 Hz以下和高頻段2 000～5 000 Hz這2個區(qū)間，幅值很小，一般在50 mm/s2以下；軸承加工制造缺陷或者組裝不適等原因?qū)е路钦_擊引起固有規(guī)則性很強振動信號，能量一般在低頻段100 Hz左右，幅值相對較大，一般在100 mm/s2左右；滾動軸承長期工作逐漸失效引起非正常沖擊且振動漸變加劇的振動信號，能量一般集中在高頻段2 000～5 000 Hz，幅值與失效程度有關(guān)，一般大于100 mm/s2。

為了能夠及時對包裝設(shè)備維護，更換可能發(fā)生故障的部件，保證生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)效率以及經(jīng)濟效益，對故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率要求保持在90%以上。

2 包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷方法研究

如圖2所示，包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷方法總體方案主要分為通過同一采集對象上互相垂直的雙加速度計振動傳感器進行數(shù)據(jù)采集、DS證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合以及PCA故障診斷等流程。

首先，雙傳感器振動信號采集。在滾動軸承上方安裝好軸向加速度計振動傳感器，在側(cè)方安裝好徑向加速度計振動傳感器，采集滾動軸承的振動信號。

其次，利用DS證據(jù)理論對采集信號進行數(shù)據(jù)融合處理。將采集到的雙路信號（2個一維數(shù)組）數(shù)據(jù)融合成一個新的一維數(shù)據(jù)組，在融合過程中盡可能地保留每組中與故障特征有關(guān)的振動信號。與直接將2組數(shù)據(jù)進行故障診斷相比，一定程度上減輕了運算工作量，去除了冗余數(shù)據(jù)干擾作用，提高了整體診斷準(zhǔn)確率。

最后，將原本的一維數(shù)組轉(zhuǎn)化為×維的多維數(shù)組，可以看成個一維數(shù)組，代表著個變量，其中每個數(shù)組都包含著個數(shù)據(jù)，然后得到平方預(yù)測誤差（）與Hotelling–2的統(tǒng)計量，與某故障下統(tǒng)計量理論安全上限即閾值對比，若高于該安全閾值，則該故障存在，若低于該安全閾值，則該故障不存在。

對于安全閾值計算需要針對不同位置不同類型的故障分別計算，先利用大量已知的正常數(shù)據(jù)計算，確立上限閾值；然后根據(jù)不同位置不同類型的某故障選取發(fā)生該故障類型下的信號，進行大量重復(fù)計算，確立該故障下的下限閾值；最后，在該故障下的下限閾值與正常數(shù)據(jù)的上限閾值中尋找到發(fā)生該故障的閾值。

2.1 基于DS證據(jù)理論振動信號數(shù)據(jù)融合方法

基于DS證據(jù)理論雙路振動信號數(shù)據(jù)融合處理方法如下：

1）假設(shè)識別框架為U，在靠近電機的軸承固定塊上分別按徑向和軸向安裝傳感器進行振動信號數(shù)據(jù)采集，而采集到的2個振動信息對整個命題而言其信任函數(shù)分別為軸向函數(shù)1()和徑向函數(shù)2()，其中單個振動信號數(shù)據(jù)組的元素分別記為1,2, …,X和1,2, …,Y。

圖2 包裝設(shè)備滾動軸承故障診斷方法總體方案

利用DS證據(jù)理論處理后的數(shù)據(jù)信息兼具了完備性與獨立性的特點，在后續(xù)的診斷操作當(dāng)中，不會存在信息缺失，同時也不會存在信息之間相互影響導(dǎo)致模態(tài)混淆，增強了診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.2 基于PCA（主成分分析法）故障診斷方法

故障診斷基本原理：在設(shè)備及其滾動軸承正常運行的情況下，通過對滾動軸承正常振動數(shù)據(jù)的采集，構(gòu)建起一個主元模型；接著針對實時采集數(shù)據(jù)與主元模型數(shù)據(jù)之間的偏離狀況以及偏離程度，對設(shè)備滾動軸承運行狀態(tài)是否出現(xiàn)某種故障狀況進行判定。若偏離程度越低，意味著設(shè)備滾動軸承運行整體穩(wěn)定，存在故障的可能性越低；若偏離程度越高，則表示數(shù)據(jù)整體與設(shè)備滾動軸承正常運行時數(shù)據(jù)差異性較大，設(shè)備滾動軸承可能存在故障的風(fēng)險也相應(yīng)較高。

倘若滿足以下條件，則說明系統(tǒng)正常

這里T和Q值，用來當(dāng)作2統(tǒng)計量與統(tǒng)計量的閾值。

當(dāng)通過2和統(tǒng)計量來對系統(tǒng)進行故障診斷，一般會有3種不同的結(jié)果：第1種是故障存在，即2和統(tǒng)計量值均要比發(fā)生該故障時控制限閾值來得高；第2種是運行正常，即和2統(tǒng)計量值均小于相對應(yīng)的控制限閾值，在閾值范圍內(nèi)；第3種是無法直接確定故障出現(xiàn)與否，即2統(tǒng)計量值比控制限閾值大，而統(tǒng)計量值卻未超過控制限閾值[17]，在這種情況下需要將二者結(jié)合計算混合檢測統(tǒng)計量及其閾值大小，再次進行對比，若混合檢測統(tǒng)計量小于混合閾值，則故障不存在，反之故障存在。

3 滾動軸承故障診斷方法驗證與應(yīng)用試驗

3.1 驗證與應(yīng)用試驗方案

試驗方案如下：

2）選取大量的故障下訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)上述兩式進行故障診斷訓(xùn)練計算，尋求故障狀況下統(tǒng)計量的上限閾值數(shù)據(jù)。

3）一般正常上限閾值往往會低于故障上限閾值，可以依據(jù)這2個上限值對閾值范圍進行初步劃定。

4）結(jié)合式（8）和式（9）計算出閾值范圍，重新確定出具有滾動軸承某故障下的閾值。整體的閾值確立試驗方案如圖3所示。

閾值確立完成后，仍要繼續(xù)使用大量的正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)進行閾值準(zhǔn)確性驗證試驗。通過診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率（即診斷結(jié)果是否與輸入的樣本數(shù)據(jù)標(biāo)識類型一致），觀察是否滿足設(shè)計要求。其閾值公式驗證方案如圖4所示。

由于當(dāng)前缺乏成熟的全面故障診斷訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，而西儲大學(xué)的滾動軸承振動數(shù)據(jù)是經(jīng)過長時間現(xiàn)實工況運行后采集到的，并處于勻速狀態(tài)，與包裝設(shè)備加料系統(tǒng)中的滾動軸承運行狀態(tài)一致，主要有內(nèi)圈、外圈、滾珠故障數(shù)據(jù)以及正常狀況時的數(shù)據(jù)，與包裝機可能出現(xiàn)的故障情況類似。所以選用西儲大學(xué)官網(wǎng)中滾動軸承相關(guān)的數(shù)據(jù)[18]進行故障診斷參數(shù)訓(xùn)練和部分和部分應(yīng)用驗證。

3.2 系統(tǒng)驗證試驗結(jié)果分析

3.2.1 樣本正常狀況下的故障診斷驗證試驗

選擇多組正常狀況下的樣本振動數(shù)據(jù)作為故障診斷時的數(shù)組進行故障診斷驗證試驗，分別記錄它們在診斷程序運行完成之后產(chǎn)生的統(tǒng)計量正常閾值。因為不同狀況下滾動軸承的振動頻率不盡相同，從而會導(dǎo)致閾值的差異性。所以要多次重復(fù)上述操作，然后進行統(tǒng)計量與閾值對比，觀察診斷結(jié)果與樣本實際狀況是否一致，若一致則表示診斷正確，若不一致則診斷錯誤，記錄下正確與錯誤的次數(shù)。記錄表格如表1所示。

圖3 閾值確立試驗方案

圖4 閾值公式驗證方案

表1 樣本正常狀態(tài)下得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計量對照

Tab.1 Comparison of data statistics obtained from normal samples

注：加*數(shù)據(jù)表示正常狀況下該統(tǒng)計量超過其閾值。

上述表格中帶*的應(yīng)用樣本N20的統(tǒng)計量大于其閾值，故診斷為“故障”，這與其樣本狀態(tài)“正常”不符，因此，此時出現(xiàn)了診斷錯誤。

重復(fù)上述試驗10次，發(fā)現(xiàn)100組樣本數(shù)據(jù)中診斷正確的有96組，錯誤的有4組，最終得到正常狀況下的故障診斷準(zhǔn)確率為96%。

3.2.2 樣本故障狀態(tài)下的故障診斷驗證試驗

選擇多組故障狀況下的樣本振動數(shù)據(jù)，進行故障診斷驗證試驗，分別記錄診斷程序運行完成之后所產(chǎn)生的統(tǒng)計量值與對應(yīng)發(fā)生故障的閾值，進行統(tǒng)計量與閾值對比。觀察診斷結(jié)果與樣本故障狀態(tài)是否一致，若一致則表示診斷正確，若不一致則診斷錯誤。記錄下正確與錯誤的次數(shù)，記錄表格如表2所示。

上述表格中帶*的滾珠故障14的2統(tǒng)計量和統(tǒng)計量分別小于其發(fā)生故障時的閾值，則應(yīng)該被診斷為“正常”，但與其樣本為“故障”狀況不符，因此，此時出現(xiàn)了診斷錯誤。

為避免數(shù)據(jù)存在偶然性，重復(fù)上述試驗10次，在100組樣本數(shù)據(jù)中診斷正確的有92組，錯誤的有8組，最終得到樣本故障狀況下的故障診斷準(zhǔn)確率為92%。

接著，對各100組正常組與故障組樣本的診斷結(jié)果綜合觀察，診斷錯誤共12組，診斷正確有188組，總體故障診斷的準(zhǔn)確率為94%，滿足了故障診斷總準(zhǔn)確率達到90%以上的目標(biāo)；驗證得到閾值公式滿足滾動軸承故障診斷的要求，該診斷方法能夠有效地判別出故障發(fā)生。

3.3 故障診斷應(yīng)用試驗結(jié)果分析

為了對具體包裝設(shè)備的滾動軸承進行故障診斷應(yīng)用試驗，分別對滾動軸承的內(nèi)圈、外圈和滾珠及支撐架存在故障樣件分別進行試驗，觀察其統(tǒng)計量和閾值之間的變化規(guī)律，分別記錄如表3、表4和表5所示。試驗數(shù)據(jù)來源：選用的樣本是驅(qū)動端滾動軸承的振動數(shù)據(jù)集，采樣頻率為2 000 Hz，試驗滾動軸承型號是6205–2RSJEMSKF。

表2 樣本故障狀態(tài)下得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計量對照

Tab.2 Comparison of data statistics obtained from failed samples

注：加*數(shù)據(jù)表示故障狀況下該統(tǒng)計量小于超過其閾值。

表3 內(nèi)圈故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計量對照

Tab.3 Comparison of data statistics obtained from samples with inner ring fault

表4 外圈故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計量對照

Tab.4 Comparison of data statistics obtained from samples with outer ring fault

表5 滾珠及其支架故障樣本數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計量對照

Tab.5 Comparison of data statistics obtained from samples with ball and bracket faults

由上述表格可以得出，不同部位發(fā)生故障狀況下，2統(tǒng)計量變化不明顯，而統(tǒng)計量差異明顯。以統(tǒng)計量為觀察數(shù)據(jù)，滾珠故障統(tǒng)計量與閾值通常在100左右，外圈故障統(tǒng)計量與閾值通常在2 000左右，內(nèi)圈故障統(tǒng)計量與閾值通常在500左右。統(tǒng)計得到故障診斷準(zhǔn)確率為94%。

4 結(jié)語

本文針對計量充填包裝設(shè)備難以準(zhǔn)確進行滾動軸承故障診斷的問題，綜合DS證據(jù)理論與PCA（主成分分析法）方法，研究了一種基于DS–PCA模型的滾動軸承故障診斷方法。通過相應(yīng)試驗，證實了該方法的實用性與有效性。該方法的應(yīng)用可以使企業(yè)有能力對包裝設(shè)備滾動軸承進行故障診斷，并依據(jù)閾值大小的規(guī)律可以對故障類型進行初步判別，有助于提升企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，具有較大應(yīng)用推廣價值。

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Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings of Packaging Equipment Based on DS-PCA Model

ZHANG Qiu-xin1, ZHOU Jin-jun2, CHEN Feng2, LYU Yuan1, JIAN Hong-ying1, ZHANG Xi-liang1

(1. Department of Instrument Science and Engineering, School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Jiangsu Zhenjiang 212013, China; 2. Jiangsu Joyea United Intelligent Manufacturing Co., Ltd., Jiangsu Danyang 212300, China)

The work aims to propose a rolling bearing fault diagnosis method based on DS-PCA model to analyze the common failure faults of rolling bearings caused by the long-term continuous working characteristics of packaging equipment and construct a DS-PCA fault diagnosis model to realize the online fault diagnosis of rolling bearings in packaging equipment. Firstly, DS evidence theory was used to fuse the collected radial vibration data and axial vibration data of rolling bearings to make the information have overall completeness. At the same time, the collected signals were denoised under the decision rules to eliminate the interference noise information. Then, the principal component analysis (PCA) was used to calculate the Q and2statistics of the fused vibration signal data, and the empirical threshold was established by calculating the Q and2statistics of the vibration signal of the failed bearings. Finally, according to the comparison between the real-time statistics and empirical threshold, it was judged whether the rolling bearings had failure. Through the analysis and calculation of the experimental data of rolling bearings published by Case Western Reserve University, the accuracy of rolling bearing fault diagnosis reached 94%. The method meets the requirements of packaging equipment fault diagnosis, and its application will help improve the production quality and efficiency of packaging enterprises.

fault diagnosis; rolling bearing; DS evidence theory; PCA

TS206.5

A

1001-3563(2023)09-0224-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.09.028

2022?07?06

江蘇僅一聯(lián)合智造有限公司委托項目（20200495）

張秋昕（1998—），男，碩士生，主攻軸承故障診斷。

張西良（1964—），男，教授，博導(dǎo)，主要研究方向為現(xiàn)代測試系統(tǒng)與儀器。

責(zé)任編輯：曾鈺嬋