應(yīng)用EMD和雙譜分析的故障特征提取方法
本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用EMD和雙譜分析的故障特征提取方法 出處：《振動(dòng).測(cè)試與診斷》2017年02期 論文類(lèi)型：期刊論文
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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)雙譜分析從理論上僅能抑制高斯噪聲,但對(duì)非高斯噪聲無(wú)能為力的不足,提出了一種利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition,簡(jiǎn)稱(chēng)EMD)和雙譜分析的故障特征提取方法,并應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷中。首先,對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解;其次,利用能量相關(guān)法去除EMD分解過(guò)程中出現(xiàn)的偽本征模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡(jiǎn)稱(chēng)IMF);最后,對(duì)得到的真實(shí)IMF進(jìn)行雙譜分析提取故障特征。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法優(yōu)于功率譜分析和傳統(tǒng)雙譜分析,能夠更有效地提取強(qiáng)噪聲背景下的機(jī)械故障特征信息,為滾動(dòng)軸承的故障特征提取提供了一種新的方法。
[Abstract]:In view of the traditional bispectral analysis, it can only suppress Gaussian noise theoretically, but it can not do anything about non-Gaussian noise. A fault feature extraction method based on empirical mode decomposition (EMD) and bispectral analysis is proposed. It is applied to the fault diagnosis of rolling bearing. Firstly, the signal is decomposed by EMD. Secondly, the energy correlation method is used to remove the intrinsic mode function of the pseudo-intrinsic mode component in the process of EMD decomposition. Finally, the true IMF is extracted by bispectral analysis. Simulation and experimental results show that the proposed method is superior to power spectrum analysis and traditional bispectrum analysis. It provides a new method for fault feature extraction of rolling bearings.
【作者單位】： 浙江師范大學(xué)精密機(jī)械研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51405449,51575497) 浙江省公益技術(shù)應(yīng)用研究計(jì)劃項(xiàng)目資助項(xiàng)目(2016C31067)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最為廣泛的機(jī)械零件,也是最容易損壞的元件之一[1]。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中,大量的信號(hào)是非平穩(wěn)和非高斯分布的信號(hào),尤其是在發(fā)生故障時(shí)更是如此[2]。然而,傳統(tǒng)的功率譜分析以及時(shí)頻分析不能反應(yīng)頻率成分間的相位信息,通常也就無(wú)法處理非最小相位
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，本文編號(hào)：1413869
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