發(fā)布時(shí)間：2018-01-15 16:03

  本文關(guān)鍵詞：基于包絡(luò)譜分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究　出處：《煤礦機(jī)械》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 故障診斷 小波分解 小波包分解 EMD分解 Hilbert變換

【摘要】：分別用小波分解、小波包分解和EMD分解處理滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù),并結(jié)合Hilbert變換進(jìn)行包絡(luò)譜分析實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷。對(duì)滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行小波閾值降噪。小波閾值降噪后分別進(jìn)行小波分解、小波包分解和EMD分解。分別求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各個(gè)頻帶的能量譜。再根據(jù)能量譜確定故障頻帶范圍并對(duì)其進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。采用Hilbert變換對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障診斷。通過對(duì)滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障信號(hào)的分析驗(yàn)證了小波分解、小波包分解和EMD分解結(jié)合Hilbert變換進(jìn)行包絡(luò)譜分析的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的有效性。
[Abstract]:Respectively, using wavelet decomposition, wavelet packet decomposition and EMD decomposition of rolling bearing fault data, and realize the envelope spectrum analysis of fault diagnosis of rolling bearing based on Hilbert transform. The rolling bearing fault data of wavelet threshold denoising. Wavelet threshold denoising after wavelet decomposition, wavelet packet decomposition and EMD decomposition were obtained. Wavelet decomposition, wavelet packet decomposition and EMD of each frequency band energy spectrum decomposition. According to the energy spectrum to determine the fault frequency range and the signal reconstruction. Using Hilbert transform to reconstruct signal envelope spectrum analysis realization of rolling bearing fault diagnosis. Through the analysis of the inner ring of the rolling bearing fault signal to verify the wavelet decomposition, wavelet packet decomposition and EMD decomposition based on Hilbert transform is effective method of fault diagnosis of rolling bearing analysis of the envelope spectrum.

【作者單位】： 上海電力學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0 引言 典型的滾動(dòng)軸承故障包括外圈故障、內(nèi)圈故障和滾動(dòng)體故障,不同的滾動(dòng)軸承故障對(duì)應(yīng)著不同的故障頻率。所以,可以通過檢測(cè)不同的故障頻率進(jìn)行滾動(dòng)軸承故障診斷。檢測(cè)不同的故障頻率的方法主要包括小波分解、小波包分解和EMD分解等。小波分解僅對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行分解

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本文編號(hào)：1429042