基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取

发布时间：2017-11-03 10:24

  本文关键词：基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取

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【摘要】：滚动轴承故障信号具有较强的非平稳特性,并且极易受齿轮等噪源污染,故障特征信息微弱,特别当滚动轴承处于故障早期,上述问题尤为严重。针对这一难点,提出基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取方法。应用重分配尺度谱对轴承的包络信号进行时频分解,计算每一时刻的功率谱熵,以获取信号的瞬时包络尺度谱熵(Instantaneous envelope scalogram entropy,IESE),则信号IESE曲线发生畸变的位置,即是轴承故障表征最为明显的时刻,进而可以提取轴承故障信号的最优故障表征时段(Optimal fault characterization phase,OFCP),应用包络解调和包络尺度谱分析OFCP,以提取轴承故障特征频率。实测信号分析结果表明,该方法能有效提取轴承故障早期的微弱故障特征信息。
【作者单位】： 沈阳化工大学机械工程学院;沈阳化工大学信息工程学院;辽宁科技学院机械工程学院;沈阳工业大学建筑工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 早期故障 包络尺度谱 瞬时包络尺度谱熵 最优故障表征时段
【基金】：国家自然科学基金(51575361) 辽宁省教育厅一般项目(L2015277,L2015427)资助项目
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0前言滚动轴承广泛应用于各类机械设备中,是重要的承载元件,因此,滚动轴承也是机械设备中的故障高发元件[1]。近年来,国内外学者对滚动轴承故障诊断理论和技术进行了大量的研究,并提出了包络解调、峭度谱、冲击脉冲技术等专门针对于滚动轴承故障诊断的理论或技术,以这些研究为

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本文编号：1135796