滾動軸承早期故障特征微弱且提取困難,考慮轉(zhuǎn)頻對故障包絡(luò)信號的影響,提出改進(jìn)包絡(luò)譜特征因子（EDF）,基于EDF提出優(yōu)化變分模態(tài)分解方法（OVMD）。對滾動軸承正常、內(nèi)圈及外圈狀態(tài)進(jìn)行OVMD分解,以EDF最大值作為篩選標(biāo)準(zhǔn)提取有效故障分量進(jìn)行包絡(luò)分析。結(jié)果表明:OVMD分解帶有沖擊分量信號,具有較高準(zhǔn)確性,分解分量與原分量具有95%以上相似度;通過EDF最大值對分解分量進(jìn)行提取,所獲分量具有明顯故障特征,并可排除轉(zhuǎn)頻對故障特征頻的干擾;采用OVMD-EDF故障提取方法,并進(jìn)行包絡(luò)分析,可對不同故障程度的內(nèi)圈、外圈故障進(jìn)行精準(zhǔn)故障診斷。 

【文章來源】：熱能動力工程. 2020年04期 第52-61頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

BIMF5分量的包絡(luò)譜

VMD算法流程

故障診斷流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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