基于互相关函数的滚动轴承故障诊断方法研究

发布时间：2018-06-10 11:50

本文选题：自适应共振解调 + 滚动轴承　；参考：《应用基础与工程科学学报》2017年03期

【摘要】：随着互相关系数结合共振解调方法广泛应用于滚动轴承故障诊断领域,这类方法逐步暴露出一些问题,如互相关系数方法需要借助其它算法降噪、互相关系数作为一个指标需要人为设置阈值等,这些缺陷导致该方法在很多状况下对轴承故障特征提取的效果并不理想.因此,本文提出了基于互相关函数的自适应共振解调方法,利用互相关函数降噪和突出同频信号的特性不仅可以摆脱对人为因素的依赖,而且可以进一步削弱所选共振带内部噪声,从而使故障特征频率更加明显.通过对这一新方法的精度测试与鲁棒性测试,表明了该方法不仅能够提高噪声干扰条件下的轴承故障诊断精度,而且对带通滤波器失效与任意一路信号源自身突发性故障具有良好的自适应能力.
[Abstract]:Along with the wide application of the cross-relation number and resonance demodulation method in the field of rolling bearing fault diagnosis, this kind of method gradually exposes some problems, for example, the mutual relation number method needs to use other algorithms to reduce the noise. As an index, the interrelation number needs to be artificially set threshold, etc. These defects lead to the unsatisfactory effect of the method in many cases for bearing fault feature extraction. Therefore, an adaptive resonance demodulation method based on cross-correlation function is proposed in this paper. Using the characteristics of cross-correlation function to reduce noise and highlight the same frequency signal, we can not only get rid of the dependence on human factors. Furthermore, the internal noise of the selected resonance band can be further weakened, thus making the fault characteristic frequency more obvious. By testing the accuracy and robustness of the new method, it is shown that the method can not only improve the accuracy of bearing fault diagnosis under noise disturbance, but also improve the accuracy of the method. Moreover, it has good adaptive ability to the failure of band-pass filter and the sudden fault of any signal source itself.
【作者单位】：石家庄铁道大学电气与电子工程学院;中车青岛四方机车车辆股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(11227201,11372199,11572206) 河北省自然科学基金项目(A2014210142)
【分类号】：TH133.33

【参考文献】

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