针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台增速齿轮箱故障机理研究模拟实验台。福建故障机理研究模拟实验台用途

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轴承是机械设备中支撑转轴运转的重要零部件，被***运用于交通、工程机械等重要领域。随着机械设备对旋转速度以及载荷要求的逐步提高，对轴承的性能要求也随之升高，其一旦出现故障，机械设备就无法正常运行，造成经济损失及人员伤亡。因此，及时准确诊断轴承故障变得很有必要。但是，轴承运行环境中的噪声较大，采集到轴承微弱故障的振动信号中含有大量的信号冗余轴承的运行状态就变得较为困难，因此，需要合理且有效地振动信号处理方法提取轴承的故障特征，这故障诊断的关键，BTS100轴承寿命预测测试台，主要由三相异步电动机，联轴器，双支撑轴承座单元，测试轴承、温度监测模块、转速调节及转速显示模块，径向及轴向液压油站加载系统、负载显示模块，转速脉冲输出模块，等模块组成。

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