基于IITD和包络信号1.5维谱的轴承故障诊断

发布时间：2018-05-23 19:24

  本文选题：轴承 + 故障诊断　； 参考：《制造技术与机床》2017年10期

【摘要】：为了有效识别轴承的早期故障特征,提出了一种基于改进的本征时间尺度分解(IITD)结合包络信号1.5维谱的轴承故障诊断方法。IITD方法是将端点延拓引入到传统的本征时间尺度分解(ITD)当中,用于改善其端点效应。轴承振动信号经IITD分解后得到一组PR分量和一趋势项,对PR分量的包络信号进行1.5维谱分析。结果表明,IITD分解得到的PR分量包络信号的1.5维谱,可以准确提取轴的转动频率、内圈故障特征频率和外圈故障特征频率,从而实现了轴承故障的有效诊断,证明了该方法的有效性和实用性。
[Abstract]:In order to identify the early fault features of bearings effectively, A new method of bearing fault diagnosis based on improved intrinsic time scale decomposition (IITD) combined with 1.5 dimensional spectrum of envelope signal is proposed. IITD method is to introduce the endpoint extension into the traditional intrinsic time scale decomposition (ITD) to improve the endpoint effect. A group of PR components and a trend term are obtained after the bearing vibration signal is decomposed by IITD, and the envelope signal of PR component is analyzed by 1.5-D spectrum. The results show that the 1.5 dimension spectrum of PR component envelope signal obtained by IITD decomposition can accurately extract the rotation frequency of the shaft, the fault characteristic frequency of the inner ring and the fault characteristic frequency of the outer ring, thus realizing the effective diagnosis of the bearing fault. The validity and practicability of the method are proved.
【作者单位】： 中国航发湖南动力机械研究所;航空发动机振动技术航空科技重点实验室;
【基金】：航空科学基金资助项目(2014ZD08007,2014ZD08008)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1926030