【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承早期微弱故障常被強(qiáng)烈的背景噪聲湮沒(méi),造成故障特征提取困難的特點(diǎn),提出了基于相關(guān)峭度準(zhǔn)則EEMD及改進(jìn)形態(tài)濾波的軸承故障診斷方法。首先利用EEMD將軸承故障信號(hào)分解成有限個(gè)IMF分量,然后采用相關(guān)峭度準(zhǔn)則選取分量并重構(gòu),再利用基于相關(guān)峭度準(zhǔn)則的改進(jìn)形態(tài)濾波對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行濾波解調(diào),最后將濾波后的信號(hào)進(jìn)行Hilbert包絡(luò)譜分析,找出故障特征進(jìn)行識(shí)別。試驗(yàn)表明:該方法能有效抑制噪聲,特征提取效果更加明顯,適用于軸承故障的精確診斷。
[Abstract]:In view of the fact that the weak faults in the early stage of rolling bearings are often obliterated by strong background noise which makes it difficult to extract fault features, a bearing fault diagnosis method based on correlation kurtosis criterion (EEMD) and improved morphological filtering is proposed. First, the bearing fault signal is decomposed into finite IMF components by EEMD, then the component is selected and reconstructed by correlation kurtosis criterion, and then the reconstructed signal is filtered and demodulated by improved morphological filter based on correlation kurtosis criterion. Finally, the filtered signal is analyzed by Hilbert envelope spectrum to identify the fault features. The test results show that this method can effectively suppress noise, and the feature extraction effect is more obvious, which is suitable for the accurate diagnosis of bearing faults.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;石家莊鐵道大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11227201;11472179;U1534204;11572206;11302137;11172182;11372199) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(A2015210005) 河北省教育廳項(xiàng)目(YQ2014028)
【分類號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：2394682