本文關鍵詞：變轉速及齒輪噪源干擾下基于IDMM與EMD的滾動軸承故障診斷方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：旋轉設備中變轉速工作模式和齒輪噪源是影響滾動軸承故障診斷的關鍵性難題,現(xiàn)有的方法雖然取得一定進展,但是對輔助設備的依賴以及方法步驟繁瑣等問題依然突出,因此提出了基于峰值嚙合倍頻(Instantaneous Dominant Meshing Multiply,IDMM)和經(jīng)驗模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滾動軸承故障診斷方法。該方法首先采用峰值搜索算法從混合信號的時頻圖中提取齒輪嚙合倍頻趨勢線,將該趨勢線等效為軸承轉頻對混合信號進行等角度重采樣;其次對重采樣信號進行EMD分解得到本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,計算各IMF分量與重采樣信號的互相關系數(shù)后根據(jù)預設的互相關系數(shù)閾值選取合適的IMF分量;最后對選取的IMF分量進行包絡譜分析,進而判斷軸承是否發(fā)生故障。仿真和實測信號分析證明該方法在無轉速測量裝置的情況下能有效去除齒輪噪聲對滾動軸承故障診斷的影響。
【作者單位】： 北京交通大學機械與電子控制工程學院;
【關鍵詞】： 變轉速 齒輪噪源 滾動軸承故障診斷 IDMM EMD
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51275030)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 變轉速工作模式和齒輪噪源干擾是阻礙滾動軸承故障診斷的兩大難題[1]。轉速變化將直接影響滾動軸承振動信號的頻率和幅值。在頻率方面,由軸承故障引起的沖擊將不再以等時間間隔出現(xiàn),導致現(xiàn)有的以高頻共振技術為代表以轉速平穩(wěn)為前提的滾動軸承故障診斷方法失效。在時域上,滾動

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4 任昭蓉;滾動軸承故障的小波診斷法[J];機械制造與自動化;2004年06期

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6 江涌;基于余弦調頻小波變換的滾動軸承故障研究[J];機械設計與制造;2005年06期

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8 陳洪軍;趙新澤;王延軍;;滾動軸承故障試驗臺的理論建模分析[J];四川理工學院學報(自然科學版);2005年04期

9 李崇晟;滾動軸承故障的非線性診斷方法[J];軸承;2005年05期

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1 張益純;;常見滾動軸承故障診斷的技術探討[A];第十屆全國設備監(jiān)測與診斷技術學術會議論文集[C];2000年

2 楊積忠;左立建;;滾動軸承故障診斷實例[A];設備監(jiān)測與診斷技術及其應用——第十二屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2005年

3 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用研究[A];第九屆全國振動理論及應用學術會議論文摘要集[C];2007年

4 李放寧;;峰值能量在滾動軸承故障診斷中的應用[A];第十屆全國設備監(jiān)測與診斷技術學術會議論文集[C];2000年

5 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應用研究[A];第九屆全國振動理論及應用學術會議論文集[C];2007年

6 張九軍;;常見滾動軸承故障的簡易診斷[A];2008年全國煉鐵生產技術會議暨煉鐵年會文集（上冊）[C];2008年

7 李興林;;滾動軸承故障診斷技術現(xiàn)狀及發(fā)展[A];2009年全國青年摩擦學學術會議論文集[C];2009年

8 唐海峰;陳進;董廣明;;信號稀疏分解方法在滾動軸承故障診斷中的應用[A];第十二屆全國設備故障診斷學術會議論文集[C];2010年

9 高耀智;;高階統(tǒng)計量與小波分析相結合在滾動軸承故障診斷中的應用[A];2009年全國青年摩擦學學術會議論文集[C];2009年

10 和衛(wèi)星;陳曉平;馬東玲;;基于混沌時間序列的滾動軸承故障局部預測[A];2009中國儀器儀表與測控技術大會論文集[C];2009年

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1 于江林;滾動軸承故障的非接觸聲學檢測信號特性及重構技術研究[D];大慶石油學院;2009年

2 楊柳松;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡滾動軸承故障診斷方法的研究[D];東北林業(yè)大學;2013年

3 從飛云;基于滑移向量序列奇異值分解的滾動軸承故障診斷研究[D];上海交通大學;2012年

4 趙協(xié)廣;基于小波變換和經(jīng)驗模態(tài)分解的滾動軸承故障診斷方法研究[D];山東科技大學;2009年

5 侯者非;強噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關鍵技術研究[D];武漢理工大學;2010年

6 郭艷平;面向風力發(fā)電機組齒輪箱滾動軸承故障診斷的理論與方法研究[D];浙江大學;2012年

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2 卜勇霞;基于時頻分析方法的滾動軸承故障診斷研究[D];昆明理工大學;2015年

3 馬寶;基于KICA和LSSVM的滾動軸承故障監(jiān)測及診斷方法[D];昆明理工大學;2015年

4 王德麗;基于改進HHT與SVM的滾動軸承故障診斷方法研究[D];北京交通大學;2016年

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6 李秋瑞;基于近鄰函數(shù)準則與支持向量機的滾動軸承故障診斷研究[D];電子科技大學;2010年

7 趙長生;滾動軸承故障特征增強方法與狀態(tài)預測研究[D];大連理工大學;2010年

8 呂路勇;基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究[D];華北電力大學（河北）;2008年

9 劉春光;基于多傳感器信息融合的滾動軸承故障診斷研究[D];青島理工大學;2009年

10 尚景山;基于模糊與虛擬儀器的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)研究[D];大連交通大學;2011年

  本文關鍵詞：變轉速及齒輪噪源干擾下基于IDMM與EMD的滾動軸承故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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