發(fā)布時(shí)間：2018-06-07 08:17

  本文選題：稀疏帶寬模態(tài)分解 + 階次追蹤分析��； 參考：《振動與沖擊》2017年14期

【摘要】：針對以往信號處理方法存在的缺陷,提出了一種新的非平穩(wěn)信號分析方法—稀疏帶寬模態(tài)分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).該方法將信號分解轉(zhuǎn)化為約束變分問題,自適應(yīng)地將信號分解為若干個IMF分量之和。另外,在變轉(zhuǎn)速工況下,滾動軸承故障振動信號中含豐富的狀態(tài)信息,將SBMD、階次追蹤分析和包絡(luò)譜相結(jié)合應(yīng)用于變轉(zhuǎn)速工況條件下的滾動軸承故障診斷問題。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,采用SBMD階次包絡(luò)譜方法可以及時(shí)有效的診斷變轉(zhuǎn)速工況下的滾動軸承故障診斷問題。
[Abstract]:In view of the shortcomings of previous signal processing methods, a new nonstationary signal analysis method, sparse bandwidth modal decomposition (Sparse bandwidth mode decomposition, SBMD), is proposed. This method transforms signal decomposition into a constrained variational problem and adaptively decomposes the signal into the sum of several IMF components. In addition, it is in variable speed conditions. The fault vibration signal of rolling bearing is rich in state information, and SBMD, order tracking analysis and envelope spectrum are applied to the fault diagnosis of rolling bearings under variable speed conditions. The experimental results show that the SBMD order envelope spectrum method can be used to diagnose the fault diagnosis of rolling bearings in variable speed conditions in time and effectively. Break the problem.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;馬鞍山市安工大工業(yè)技術(shù)研究院工業(yè)機(jī)器人研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505002) 安徽高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目資助(2015A080)
【分類號】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1990499