考慮到最小熵反褶積只對單一的異常振動信號很敏感,而且,濾波器的長度需要人工調(diào)控,提出了一種最大峭度熵反褶積方法,并將其應用于軸承故障診斷。考慮峭度熵具有突出連續(xù)沖擊振蕩的優(yōu)點,選擇峭度熵作為反褶積的目標函數(shù)。同時,利用峭度熵作為改進的局部粒子群優(yōu)化算法的適應度函數(shù),利用局部粒子群優(yōu)化濾波器長度,使最大峭度熵反褶積在解卷積時自適應地調(diào)整濾波器長度,從而能夠準確地提取出連續(xù)的脈沖信號。實驗分析結(jié)果驗證了該方法能夠更加有效的提取連續(xù)脈沖信號的能力,提升了故障診斷的精度。 

【文章來源】：電子測量與儀器學報. 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

EEMD分解頻域圖

當多個故障共存時,需要將不同的故障特征分解為不同的固有模態(tài)函數(shù)。因此,需要用EEMD對信號進行分解。它不僅可以消除與原始信號無關(guān)的高噪聲分量,而且可以將不同的時間尺度分解為不同的固有模態(tài)函數(shù)�？紤]到EEMD中存在模式混合,引入模態(tài)函數(shù)重構(gòu)的思想來改善沖擊信號的能量,同時消除模式混合。為了自適應地確定濾波器的長度,采用濾波器組對濾波器長度進行優(yōu)化,既避免了人為設定的主觀性,又提高了參數(shù)選擇的精度[20]。最后,對去噪信號進行包絡譜分析,確定最終故障特征。故障診斷流程步驟如圖1所示。1) 首先利用EEMD對振動信號進行分解。

為了驗證該方法在工程應用中的優(yōu)越性,在封閉功率流試驗臺上進行了相關(guān)試驗。試驗臺主要部件包括試驗齒輪箱、控制臺、電機、三向加速度傳感器等,電機功率30 kW,調(diào)速范圍120～1 300 r/min,具體試驗平臺如圖2所示,圖2中1代表可調(diào)速電機,2為聯(lián)軸器,3為變速箱,4是變速儀表,5代表扭桿,6是測試變速箱,7是加速度傳感器1,8是加速度傳感器2。為了驗證該方法的有效性,對有缺陷的齒輪和有裂紋的軸承外圈進行了試驗。具體故障形式如圖3和4所示,采集振動信號的加速度器為YD77SA。靈敏度0.01 v/ms2,軸承型號3222,采樣頻率8 000 Hz,齒數(shù)18。經(jīng)簡單計算,齒輪嚙合頻率為360 Hz,軸承外圈失效頻率為160 Hz,如表1所示。圖3 軸承故障圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于自適應廣義解調(diào)變換的滾動軸承時變非平穩(wěn)故障特征提取[J]. 趙德尊,王天楊,褚福磊.  機械工程學報. 2020(03)
[2]行星輪系中太陽輪斷齒故障特性分析[J]. 史麗晨,李坤,王海濤,劉洋.  機械設計與制造. 2020(03)
[3]基于深度學習的電力變壓器智能故障診斷方法[J]. 張朝龍,何怡剛,杜博倫,張?zhí)m芳,江善和.  電子測量與儀器學報. 2020(01)
[4]基于ITD的風機葉片氣動音頻信號故障診斷研究[J]. 劉登,崔宏維,姚恩濤.  電子測量技術(shù). 2019(23)
[5]嵌入式軸承故障診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 李云朋,熊柳景,牛剛.  國外電子測量技術(shù). 2019(11)
[6]應用PSO和SVM的水下航行器黑箱建模[J]. 邊靖偉,寇立偉,項基.  哈爾濱工業(yè)大學學報. 2019(10)
[7]基于改進粒子群優(yōu)化模糊控制的MPPT算法研究[J]. 徐偲喆,查曉銳.  電機與控制應用. 2019(10)
[8]基于LCD-MCKD的滾動軸承故障特征提取方法[J]. 宿磊,黃海潤,李可,蘇文勝.  華中科技大學學報(自然科學版). 2019(09)
[9]基于CEEMD和FastICA的滾動軸承故障診斷研究[J]. 吳濤,姜迪,吳建德,馬軍.  電子測量與儀器學報. 2019(04)
[10]基于MED和LMD的自動傾斜器軸承廣義Shannon熵譜分析[J]. 張先輝,李新民,金小強.  航空動力學報. 2019(04)



本文編號：3403018