基于全矢NA-MEMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法
本文選題:噪聲輔助的多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/strong> + 全矢譜 ; 參考:《機(jī)床與液壓》2017年19期
【摘要】:針對(duì)EMD分解多通道信號(hào)得到的IMF分量在數(shù)量和頻率成分出現(xiàn)的不匹配現(xiàn)象和單通道分析方法存在信息利用不充分的問題,提出了一種基于噪聲輔助多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?NA-MEMD)與全矢譜結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法——全矢NA-MEMD。利用NA-MEMD對(duì)同源雙通道信號(hào)和噪聲輔助信號(hào)構(gòu)成的多通道信息自適應(yīng)分解成一系列IMF分量;根據(jù)相關(guān)系數(shù)從同源雙通道中選取包含故障主要信息的IMF分量進(jìn)行重構(gòu);將重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行全矢信息融合來提取故障特征。通過仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)信號(hào)分析驗(yàn)證該方法的有效性。
[Abstract]:In view of the mismatch of IMF component in quantity and frequency component obtained by EMD decomposing multi-channel signal and the problem that the single channel analysis method does not make full use of information, A fault diagnosis method for rolling bearing based on noise-assisted multidimensional empirical mode decomposition (NA-MEMD) and full-vector spectrum is proposed. A series of IMF components are adaptively decomposed into a series of IMF components by NA-MEMD, and the IMF components containing the main fault information are selected from the homologous dual channels according to the correlation coefficient. The reconstructed signal is fused with full vector information to extract fault features. The effectiveness of the method is verified by simulation and experimental signal analysis.
【作者單位】: 鄭州大學(xué)振動(dòng)工程研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51405453)
【分類號(hào)】:TH133.31
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本文編號(hào):1883873
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