【摘要】：滾動軸承局部故障振動信號中的周期性沖擊是識別故障的關鍵特征.形態(tài)分量分析在由多種形態(tài)原子組成的過完備字典基礎上提取信號中的不同形態(tài)成分,基于這種思想提出了一種基于新型過完備復合字典的形態(tài)分量分析方法.依據滾動軸承故障振動信號中分量間的形態(tài)差異性,改進字典后該方法可以更具針對性地提取出包含故障特征的沖擊分量,配合包絡譜分析準確提取故障特征頻率,診斷滾動軸承局部故障.對比基于快速譜峭度法的軸承故障診斷方法,該方法可以避免人為選擇共振帶產生的不準確性和非最優(yōu)問題,提高了故障診斷效果.通過軸承仿真信號和故障實驗信號分析驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:Periodic shock in the vibration signal of rolling bearing local fault is the key feature of fault identification. Morphological component analysis (SAA) is used to extract different morphological components from signals based on an overcomplete dictionary composed of a variety of morphologic atoms. Based on this idea, a new morphological component analysis method based on a new type of overcomplete compound dictionary is proposed. According to the morphological difference among the components of the rolling bearing fault vibration signal, the improved dictionary can extract the impulse component containing the fault feature more pertinently, and accurately extract the fault feature frequency with the envelope spectrum analysis. Diagnose local fault of rolling bearing. Compared with the bearing fault diagnosis method based on the fast spectral kurtosis method, this method can avoid the inaccuracy and non-optimal problem caused by the artificial selection of resonance band, and improve the fault diagnosis effect. The effectiveness of the method is verified by the analysis of bearing simulation signal and fault test signal.
【作者單位】： 北京科技大學機械工程學院;
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2251369