基于MED-EMD和切片双谱的滚动轴承故障特征提取

发布时间：2018-05-29 06:55

  本文选题：滚动轴承 + 风电齿轮箱　； 参考：《轴承》2017年11期

【摘要】：针对风电齿轮箱中轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出了基于最小熵反褶积(MED)、经验模态分解(EMD)和切片双谱相结合的方法来提取轴承的微弱故障特征。通过MED-EMD将原始信号降噪分解为多个本征模态函数(IMF),对与原始信号相关性强的IMF分量进行切片双谱分析,从而提取微弱故障特征频率。对仿真信号和风电齿轮箱轴承实测信号的分析表明:选取MED作为EMD的前置滤波器能够弥补强背景噪声下EMD分解的不足,切片双谱分析能够抑制高斯噪声,提高信噪比,得到了风电齿轮箱故障产生于中间齿轮轴电动机侧轴承内圈点蚀的正确判断。
[Abstract]:In view of the nonlinear and non-stationary characteristics of bearing fault signals in wind power gearboxes, a method based on minimum entropy deconvolution, empirical mode decomposition (EMD) and slice bispectrum is proposed to extract the weak fault features of bearings. The original signal denoising is decomposed into several intrinsic mode functions by MED-EMD, and the IMF component with strong correlation with the original signal is sliced by bispectral analysis, and the weak fault characteristic frequency is extracted. The analysis of simulation signal and wind power gearbox bearing signal shows that selecting MED as the prefilter of EMD can make up for the shortage of EMD decomposition under strong background noise. Slice bispectrum analysis can suppress Gao Si noise and improve signal-to-noise ratio (SNR). The correct judgment of the pitting corrosion of the inner ring of the motor side bearing of the middle gear shaft is obtained.
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;中北大学机械与动力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(50775157) 山西省基础研究项目(2012011012-1)
【分类号】：TH133.33;TM315

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本文编号：1949926