【摘要】：針對滾動軸承早期故障振動信號受噪聲影響、總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)參數(shù)不易獲取的問題,提出了基于改進(jìn)EEMD和譜峭度的滾動軸承故障診斷方法。首先提取信號高頻成分及設(shè)置期望分解誤差確定EEMD參數(shù),利用EEMD將信號分解為若干個本征模態(tài)分量(IMF),依據(jù)峭度準(zhǔn)則選取相應(yīng)分量進(jìn)行重構(gòu)以突出故障信息、提高信噪比;然后利用快速譜峭度圖來選取帶通濾波器的參數(shù);最后對濾波信號進(jìn)行能量算子解調(diào)分析。該方法應(yīng)用到實(shí)測數(shù)據(jù)中的結(jié)果表明,其不僅能夠自適應(yīng)確定EEMD參數(shù),降低了噪聲的影響,還能清晰、準(zhǔn)確地提取出故障特征頻率,實(shí)現(xiàn)了滾動軸承故障的精確診斷。
[Abstract]:Aiming at the problem that the vibration signal of early fault of rolling bearing is affected by noise and the (EEMD) parameters of total empirical mode decomposition are difficult to obtain, a fault diagnosis method of rolling bearing based on improved EEMD and spectral kurtosis is proposed. Firstly, the high frequency components of the signal are extracted and the expected decomposition error is set to determine the EEMD parameters. The signal is decomposed into several intrinsic modal components by EEMD. The corresponding components are selected according to the kurtosis criterion to reconstruct the signal to highlight the fault information and to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Then the parameters of the band-pass filter are selected by using the fast spectral kurtosis graph and the energy operator demodulation analysis of the filtered signal is carried out. The application of this method to the measured data shows that the method can not only adaptively determine the EEMD parameters, reduce the influence of noise, but also extract the fault characteristic frequency clearly and accurately, and realize the accurate diagnosis of rolling bearing fault.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11372199,51405313,11572206) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(A2014210142)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2232975