本文關(guān)鍵詞：基于噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和多尺度形態(tài)學的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：為了從強噪背景中提取滾動軸承微弱故障特征,提出一種基于噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和數(shù)學形態(tài)學的滾動軸承故障診斷方法。NAMEMD是新提出的一種基于噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法,其克服了集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的模態(tài)混淆和運算量大等問題。將NAMEMD與多尺度形態(tài)學相結(jié)合應(yīng)用于滾動軸承故障診斷。該方法首先利用NAMEMD將多分量調(diào)頻調(diào)幅故障信號自適應(yīng)分解為一系列IMF分量;其次,選取能量高的IMF分量求和重構(gòu);最后利用多尺度形態(tài)學差值濾波器提取信號的故障特征頻率。為了驗證理論的正確性,進行了仿真試驗和軸承故障試驗,并與EEMD和包絡(luò)解調(diào)進行了比較,結(jié)果表明該方法在進一步降低模態(tài)混疊效應(yīng)的同時,明顯提高了運算速度,對滾動軸承外圈、內(nèi)圈和滾子故障的檢測精度更高,能夠清晰地提取出故障信號的故障特征頻率。
【作者單位】： 北京交通大學機械與電子控制工程學院;石家莊鐵道大學交通環(huán)境與安全工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 噪聲輔助多元經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 模態(tài)混疊 多尺度形態(tài)學 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金(11227201;11202141;11372197;11472179;51405313) 鐵路總公司重大項目(2014J012) 河北省自然科學基金(A2013210013;A2015210005) 河北省教育廳項目(YQ2014028)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中不可或缺的一部分,其發(fā)生故障將直接影響到整個機械的運轉(zhuǎn),因此提高軸承可靠性、及時準確檢測出軸承故障已變得越來越重要。在滾動軸承發(fā)生故障時,會產(chǎn)生周期性的脈沖沖擊力,引起系統(tǒng)的非線性振動,這使得采集的振動信號往往具有非線性非平穩(wěn)特征[1]。同時

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本文編號：649292