考慮到最小熵反褶積只對(duì)單一的異常振動(dòng)信號(hào)很敏感,而且,濾波器的長(zhǎng)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(yīng)用于軸承故障診斷�？紤]峭度熵具有突出連續(xù)沖擊振蕩的優(yōu)點(diǎn),選擇峭度熵作為反褶積的目標(biāo)函數(shù)。同時(shí),利用峭度熵作為改進(jìn)的局部粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù),利用局部粒子群優(yōu)化濾波器長(zhǎng)度,使最大峭度熵反褶積在解卷積時(shí)自適應(yīng)地調(diào)整濾波器長(zhǎng)度,從而能夠準(zhǔn)確地提取出連續(xù)的脈沖信號(hào)。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果驗(yàn)證了該方法能夠更加有效的提取連續(xù)脈沖信號(hào)的能力,提升了故障診斷的精度。 

【文章來(lái)源】：電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

EEMD分解頻域圖

當(dāng)多個(gè)故障共存時(shí),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(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。它不僅可以消除與原始信號(hào)無(wú)關(guān)的高噪聲分量,而且可以將不同的時(shí)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(lái)改善沖擊信號(hào)的能量,同時(shí)消除模式混合。為了自適應(yīng)地確定濾波器的長(zhǎng)度,采用濾波器組對(duì)濾波器長(zhǎng)度進(jìn)行優(yōu)化,既避免了人為設(shè)定的主觀性,又提高了參數(shù)選擇的精度[20]。最后,對(duì)去噪信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)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(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解。

為了驗(yàn)證該方法在工程應(yīng)用中的優(yōu)越性,在封閉功率流試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了相關(guān)試驗(yàn)。試驗(yàn)臺(tái)主要部件包括試驗(yàn)齒輪箱、控制臺(tái)、電機(jī)、三向加速度傳感器等,電機(jī)功率30 kW,調(diào)速范圍120～1 300 r/min,具體試驗(yàn)平臺(tái)如圖2所示,圖2中1代表可調(diào)速電機(jī),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(cè)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(yàn)證該方法的有效性,對(duì)有缺陷的齒輪和有裂紋的軸承外圈進(jìn)行了試驗(yàn)。具體故障形式如圖3和4所示,采集振動(dòng)信號(hào)的加速度器為YD77SA。靈敏度0.01 v/ms2,軸承型號(hào)3222,采樣頻率8 000 Hz,齒數(shù)18。經(jīng)簡(jiǎn)單計(jì)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(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)廣義解調(diào)變換的滾動(dòng)軸承時(shí)變非平穩(wěn)故障特征提取[J]. 趙德尊,王天楊,褚福磊.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2020(03)
[2]行星輪系中太陽(yáng)輪斷齒故障特性分析[J]. 史麗晨,李坤,王海濤,劉洋.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020(03)
[3]基于深度學(xué)習(xí)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(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2020(01)
[4]基于ITD的風(fēng)機(jī)葉片氣動(dòng)音頻信號(hào)故障診斷研究[J]. 劉登,崔宏維,姚恩濤.  電子測(cè)量技術(shù). 2019(23)
[5]嵌入式軸承故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 李云朋,熊柳景,牛剛.  國(guó)外電子測(cè)量技術(shù). 2019(11)
[6]應(yīng)用PSO和SVM的水下航行器黑箱建模[J]. 邊靖?jìng)?寇立偉,項(xiàng)基.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(10)
[7]基于改進(jìn)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(jī)與控制應(yīng)用. 2019(10)
[8]基于LCD-MCKD的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[J]. 宿磊,黃海潤(rùn),李可,蘇文勝.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(09)
[9]基于CEEMD和FastICA的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[J]. 吳濤,姜迪,吳建德,馬軍.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2019(04)
[10]基于MED和LMD的自動(dòng)傾斜器軸承廣義Shannon熵譜分析[J]. 張先輝,李新民,金小強(qiáng).  航空動(dòng)力學(xué)報(bào). 2019(04)



本文編號(hào)：3403018