噪声参数最优ELMD与谱峭度在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-12-26 11:24

  本文关键词：噪声参数最优ELMD与谱峭度在滚动轴承故障诊断中的应用　出处：《机械传动》2017年05期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 噪声参数最优 总体局部均值分解 谱峭度 相对均方根误差 模态混叠

【摘要】：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种噪声参数最优总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)相结合的轴承故障诊断新方法。首先引入相对均方根误差确定ELMD方法中的最优噪声幅值;然后对故障信号进行噪声参数最优ELMD分解,并选取具有最大相关性的窄带乘积函数(Product Function,PF)作为重构信号;最后利用谱峭度方法和包络解调方法对重构信号进行处理。实验结果表明,噪声参数最优ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模态混叠,与谱峭度结合可以准确地提取滚动轴承故障特征。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51565046) 内蒙古自然科学基金(2015MS0512) 内蒙古高等学校科学研究项目(NJZY146)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言轴承是旋转机械中必不可少的零部件,其健康状态直接影响着设备安全稳定的运行[1]。因此对轴承故障的监测和诊断是旋转机械故障诊断的关键。然而轴承故障信号多呈现非平稳、非线性[2],并且常常受到强背景噪声的干扰,使得轴承故障特征难以提取。近年来,总体局部均值分解(En

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本文编号：1337048