本文選題：變分模態(tài)分解 + 快速譜峭度��； 參考：《中國測試》2017年09期

【摘要】：針對滾動軸承故障信號為多分量非平穩(wěn)振動信號、故障早期特征微弱診斷困難的問題,該文提出變分模態(tài)分解(VMD)結(jié)合譜峭度的滾動軸承早期故障診斷方法。首先對振動信號進行VMD分解得到若干分量信號,選擇峭度最大分量作為最優(yōu)分量,然后對最優(yōu)分量進行快速譜峭度計算并進行帶通濾波、凸顯故障沖擊成分,通過分析濾波信號包絡(luò)譜中故障頻率成分實現(xiàn)故障診斷。實驗數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明該方法能有效診斷軸承早期故障,有一定的工程應(yīng)用價值。
[Abstract]:In order to solve the problem that the fault signal of rolling bearing is multi-component non-stationary vibration signal and the early fault characteristics are weak, this paper presents a method of early fault diagnosis of rolling bearing based on variational mode decomposition (VMD) combined with spectral kurtosis. Firstly, some component signals are obtained by VMD decomposition of vibration signal, and the maximum kurtosis component is selected as the optimal component, then the fast spectral kurtosis of the optimal component is calculated and the bandpass filter is carried out to highlight the fault impact component. Fault diagnosis is realized by analyzing the fault frequency components in the envelope spectrum of filtered signals. The results of experimental data analysis show that this method can effectively diagnose the early fault of bearing, and has certain engineering application value.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)機械工程系;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2017MS190,2014MS156) 河北省自然科學(xué)基金項目(E2014502052)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1818955