發(fā)布時(shí)間：2017-09-21 14:45

  本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的EEMD算法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法由于其自適應(yīng)性和抗混疊的特性,在軸承故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。針對(duì)總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法中參數(shù)難以準(zhǔn)確獲取的問題,提出了基于改進(jìn)的EEMD分解和Teager能量算子的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,自動(dòng)獲取EEMD方法中的加入白噪聲大小和總體平均次數(shù)兩個(gè)重要參數(shù)。之后對(duì)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,得到若干個(gè)本征模態(tài)分量(Intrinsic Mode Function,IMF),利用峭度準(zhǔn)則選取其中峭度最大的分量并進(jìn)行Teager能量算子解調(diào),最后通過能量譜識(shí)別出滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)和故障類型。將該方法應(yīng)用到滾動(dòng)軸承仿真故障數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可有效提取滾動(dòng)軸承故障特征頻率信息,驗(yàn)證了所提方法的可行性。
【作者單位】： 南車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司;石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 EEMD Teager能量算子 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11227201;11372199;51208318)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最為廣泛、也是最容易損壞的零件之一。據(jù)統(tǒng)計(jì),在使用滾動(dòng)軸承的旋轉(zhuǎn)機(jī)械中,約有30%的機(jī)械故障由滾動(dòng)軸承引起,滾動(dòng)軸承質(zhì)量的好壞對(duì)機(jī)械設(shè)備工作狀況有很大影響。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷具有重要的意義。在滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)中,由于噪聲

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：895169