本文選題：齒輪噪源 + 變轉(zhuǎn)速��； 參考：《振動與沖擊》2017年13期

【摘要】：針對齒輪噪源以及變轉(zhuǎn)速的工作條件雙重干擾下的滾動軸承的故障診斷,提出了一種基于線調(diào)頻小波路徑追蹤的滾動軸承故障特征提取方法。對混合信號進行Hilbert變換得到包絡信號,并在滿足采樣定理的條件下對包絡信號進行降采樣;對降采樣包絡信號應用線調(diào)頻小波路徑追蹤算法提取軸承的瞬時故障特征頻率趨勢線,再對軸承的瞬時故障特征頻率趨勢線和轉(zhuǎn)速曲線進行等時間重采樣,并求各時間點的計算瞬時故障特征系數(shù);根據(jù)計算瞬時故障特征系數(shù)與軸承的外圈、內(nèi)圈和滾動體的故障特征系數(shù)進行比較,完成故障診斷。通過處理仿真信號和實測信號證明了該方法在不對混合信號進行濾波和使用階比分析的情況下,不僅能檢測滾動軸承是否出現(xiàn)故障,而且能確定故障的發(fā)生位置。
[Abstract]:A fault feature extraction method for rolling bearing based on linear frequency modulation wavelet path tracing is proposed for the fault diagnosis of rolling bearing under double interference of gear noise source and variable rotational speed. The envelope signal is obtained by Hilbert transform to the mixed signal, and the envelope signal is de-sampled under the condition that the sampling theorem is satisfied. Linear frequency modulation wavelet path tracing algorithm is used to extract the instantaneous fault characteristic frequency trend line of bearing, and then the instantaneous fault characteristic frequency trend line and rotational speed curve of bearing are re-sampled in equal time. The instantaneous fault characteristic coefficient of each time point is calculated, and the fault diagnosis is completed by comparing the instantaneous fault characteristic coefficient with the fault characteristic coefficient of the outer ring, inner ring and rolling body of the bearing. It is proved that this method can not only detect the fault of rolling bearing but also determine the location of fault without filtering and using order ratio analysis of mixed signals by processing simulated and measured signals.
【作者單位】： 北京交通大學機械與電子控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51275030)
【分類號】：TH133.33

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1874884