根據(jù)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械構(gòu)件發(fā)生故障時(shí),其缸體振動(dòng)信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)性會(huì)發(fā)生改變這一特點(diǎn),利用EMD分解方法將柴油發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承振動(dòng)信號(hào)分解為一系列單分量的IMF分量,通過求解IMF分量的循環(huán)平穩(wěn)度函數(shù)并進(jìn)行累加,從而得出曲軸振動(dòng)信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)度函數(shù)的真實(shí)值,并提取出振動(dòng)信號(hào)的1～3階循環(huán)平穩(wěn)度函數(shù)作為反映相應(yīng)故障的故障特征。 

【文章來源】：工程機(jī)械. 2020,51(06)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

振動(dòng)信號(hào)的各階IMF分量及殘余分量

本文以柴油發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承振動(dòng)信號(hào)為例進(jìn)行分析，提取出能夠反映曲軸軸承磨損故障的故障特征。在試驗(yàn)中，發(fā)動(dòng)機(jī)觸發(fā)轉(zhuǎn)速為1 800 r/min，振動(dòng)傳感器放置在故障缸和油底殼接縫處的右側(cè)部位，曲軸軸承配合間隙g設(shè)置為0.08 mm、0.20 mm及0.40 mm，分別對(duì)應(yīng)于曲軸軸承的正常、輕度磨損及嚴(yán)重磨損等3種狀態(tài)。通過傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)波形，進(jìn)行頻譜變換得到如圖1所示的時(shí)域波形圖及對(duì)應(yīng)的頻譜圖。比較兩種曲軸軸承磨損狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域圖及對(duì)應(yīng)的頻譜圖可以發(fā)現(xiàn)，兩種狀態(tài)下的信號(hào)頻率成分主要分布在0～6.4 k Hz的頻段內(nèi)，頻率成分復(fù)雜，難以直接從中提取出能夠反映曲軸軸承狀態(tài)的故障特征，因此需要作進(jìn)一步的分析。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于EMD和樣本熵的滾動(dòng)軸承故障SVM識(shí)別[J]. 來凌紅,吳虎勝,呂建新,劉鳳,朱玉榮.  煤礦機(jī)械. 2011(01)
[2]基于EMD細(xì)化包絡(luò)譜分析在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 郭楠,潘宏俠,孫黎明.  煤礦機(jī)械. 2010(02)
[3]EMD信號(hào)分析方法邊緣效應(yīng)的分析[J]. 陳忠,鄭時(shí)雄.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2003(01)

博士論文
[1]固體振動(dòng)產(chǎn)生非平穩(wěn)信號(hào)的特征提取及檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 沈虹.河北工業(yè)大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3404255