本文關(guān)鍵詞：基于DT-CWT和MCKD的滾動(dòng)軸承早期故障診斷方法

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【摘要】：滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)具有非平穩(wěn)、能量低等特征,為了能夠準(zhǔn)確、有效地檢測(cè)出軸承故障,提出了雙樹復(fù)小波(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和最大相關(guān)峭度反褶積(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相結(jié)合的診斷方法。首先運(yùn)用雙樹復(fù)小波對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,再重構(gòu)單支信號(hào),由于噪聲的干擾,從重構(gòu)后分量的頻譜中很難對(duì)故障做出正確的判斷。然后對(duì)包含故障特征的分量進(jìn)行最大相關(guān)峭度反褶積處理以消除噪聲成分,凸現(xiàn)故障特征信息。最后對(duì)降噪信號(hào)求取Hilbert包絡(luò)譜,便能準(zhǔn)確獲得故障特征頻率。通過信號(hào)仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 軸承故障 最大相關(guān)峭度反褶積 Hilbert包絡(luò)譜 雙樹復(fù)小波
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012MS0717)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承在旋轉(zhuǎn)機(jī)械中被廣泛應(yīng)用,它為旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)提供可靠的支撐,設(shè)備運(yùn)行過程中的大部分能量都會(huì)傳遞到軸承上,其工作狀態(tài)會(huì)直接影響整臺(tái)設(shè)備的工作精度、運(yùn)行安全和生產(chǎn)效率。在高速、重載和強(qiáng)沖擊等惡略環(huán)境條件下,很容易導(dǎo)致其產(chǎn)生磨損、點(diǎn)蝕和疲勞剝落等損傷類故障。

【相似文獻(xiàn)】

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1 胥永剛;孟志鵬;陸明;;基于雙樹復(fù)小波包變換的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2013年10期

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1 曾文涵;雙樹復(fù)小波表面分析模型及加工過程形貌辨識(shí)方法研究[D];華中科技大學(xué);2005年

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1 孟志鵬;基于雙樹復(fù)小波的機(jī)電設(shè)備故障診斷方法及應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：949529