本文關(guān)鍵詞：基于LMD和增強(qiáng)包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障分析

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí)振動(dòng)信號(hào)幅值分布的峭度和歪度都會(huì)發(fā)生變化的特點(diǎn),提出基于峭度-歪度的局部均值分解分量篩選準(zhǔn)則,將峭度值和歪度絕對(duì)值最大的分量篩選出來(lái)并重構(gòu)故障信號(hào),以達(dá)到降噪的目的。對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)包絡(luò)譜分析,得到故障的特征頻率。應(yīng)用提出的新方法對(duì)實(shí)測(cè)的滾動(dòng)軸承外圈、滾動(dòng)體和內(nèi)圈發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)分別進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,基于峭度-歪度的局部均值分解分量篩選準(zhǔn)則有效地降低了信號(hào)中的噪聲,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用增強(qiáng)包絡(luò)譜有效地減少帶內(nèi)噪聲影響,從而使故障特征信息凸現(xiàn)出來(lái),有利于對(duì)滾動(dòng)軸承的各種故障進(jìn)行診斷。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 局部均值分解 篩選準(zhǔn)則 增強(qiáng)包絡(luò)譜 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2014MS17)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中常見(jiàn)的通用部件,其運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)。當(dāng)其出現(xiàn)局部故障時(shí),輕則使機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生振動(dòng)和噪聲,重則損壞設(shè)備造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[1-2]。因此,成功地對(duì)軸承進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和診斷具有重要意義。傳統(tǒng)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法是先對(duì)故障信號(hào)共振頻帶

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 任達(dá)千;楊世錫;吳昭同;嚴(yán)拱標(biāo);;LMD時(shí)頻分析方法的端點(diǎn)效應(yīng)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的影響[J];中國(guó)機(jī)械工程;2012年08期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張忠云;基于LMD與混沌分形的滾動(dòng)軸承微小故障診斷研究[D];昆明理工大學(xué);2016年

2 張辛林;基于LMD旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的研究及特征提取分析[D];江西理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：563135