本文關(guān)鍵詞：噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD與譜峭度在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用　出處：《機(jī)械傳動(dòng)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了精準(zhǔn)、穩(wěn)定地提取滾動(dòng)軸承故障特征,提出一種噪聲參數(shù)最優(yōu)總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)與譜峭度(Spectral Kurtosis,SK)相結(jié)合的軸承故障診斷新方法。首先引入相對(duì)均方根誤差確定ELMD方法中的最優(yōu)噪聲幅值;然后對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD分解,并選取具有最大相關(guān)性的窄帶乘積函數(shù)(Product Function,PF)作為重構(gòu)信號(hào);最后利用譜峭度方法和包絡(luò)解調(diào)方法對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模態(tài)混疊,與譜峭度結(jié)合可以準(zhǔn)確地提取滾動(dòng)軸承故障特征。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2015MS0512) 內(nèi)蒙古高等學(xué)�？茖W(xué)研究項(xiàng)目(NJZY146)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中必不可少的零部件,其健康狀態(tài)直接影響著設(shè)備安全穩(wěn)定的運(yùn)行[1]。因此對(duì)軸承故障的監(jiān)測(cè)和診斷是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵。然而軸承故障信號(hào)多呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性[2],并且常常受到強(qiáng)背景噪聲的干擾,使得軸承故障特征難以提取。近年來(lái),總體局部均值分解(En

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本文編號(hào)：1337048