本文關鍵詞：基于VMD和Teager能量增強譜的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：針對強噪聲干擾下滾動軸承故障特征難以提取的問題,提出一種變分模態(tài)分解和Teager能量增強譜的滾動軸承故障診斷方法。該方法首先通過變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)將非平穩(wěn)的軸承故障振動信號分解成一系列平穩(wěn)的窄帶分量;然后根據峭度-相關性最大準則挑選包含故障特征信息最豐富的窄帶分量作為主分量;最后對選取的主分量進行Teager能量增強譜,提取滾動軸承的故障特征。通過仿真和實例分析的結果表明:該方法能有效地提取出滾動軸承早期故障特征,且能夠抑制強烈的噪聲干擾和增強故障沖擊特征,優(yōu)于傳統(tǒng)包絡譜分析和基于經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量譜的方法的分析結果。
【作者單位】： 河北科技學院機電工程系;
【關鍵詞】： 變分模態(tài)分解 Teager能量增強譜 滾動軸承 故障診斷
【基金】：河北省自然科學基金資助項目(E2014502052)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0前言 滾動軸承是機械設備中的關鍵零部件,其發(fā)生故障將會直接導致到整體機械的運行異常,甚至引發(fā)嚴重的現場事故[1]。滾動軸承早期故障的振動信號極其微弱,很容易淹沒在強背景噪聲的振動波形中,且軸承早期故障特征受到機械傳遞路徑間耦合作用的影響,如何從在強噪聲干擾下的

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