本文關鍵詞：應用EMD和雙譜分析的故障特征提取方法　出處：《振動.測試與診斷》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 經驗模式分解 雙譜分析 能量相關 特征提取 本征模態(tài)分量

【摘要】：針對傳統雙譜分析從理論上僅能抑制高斯噪聲,但對非高斯噪聲無能為力的不足,提出了一種利用經驗模式分解(empirical mode decomposition,簡稱EMD)和雙譜分析的故障特征提取方法,并應用于滾動軸承故障診斷中。首先,對信號進行EMD分解;其次,利用能量相關法去除EMD分解過程中出現的偽本征模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡稱IMF);最后,對得到的真實IMF進行雙譜分析提取故障特征。仿真和實驗結果表明,所提出的方法優(yōu)于功率譜分析和傳統雙譜分析,能夠更有效地提取強噪聲背景下的機械故障特征信息,為滾動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】： 浙江師范大學精密機械研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51405449,51575497) 浙江省公益技術應用研究計劃項目資助項目(2016C31067)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動軸承是旋轉機械中應用最為廣泛的機械零件,也是最容易損壞的元件之一[1]。在旋轉機械振動信號中,大量的信號是非平穩(wěn)和非高斯分布的信號,尤其是在發(fā)生故障時更是如此[2]。然而,傳統的功率譜分析以及時頻分析不能反應頻率成分間的相位信息,通常也就無法處理非最小相位

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本文編號：1413869