形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2018-09-19 21:21

【摘要】：滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.
[Abstract]:Periodic shock in the vibration signal of rolling bearing local fault is the key feature of fault identification. Morphological component analysis (SAA) is used to extract different morphological components from signals based on an overcomplete dictionary composed of a variety of morphologic atoms. Based on this idea, a new morphological component analysis method based on a new type of overcomplete compound dictionary is proposed. According to the morphological difference among the components of the rolling bearing fault vibration signal, the improved dictionary can extract the impulse component containing the fault feature more pertinently, and accurately extract the fault feature frequency with the envelope spectrum analysis. Diagnose local fault of rolling bearing. Compared with the bearing fault diagnosis method based on the fast spectral kurtosis method, this method can avoid the inaccuracy and non-optimal problem caused by the artificial selection of resonance band, and improve the fault diagnosis effect. The effectiveness of the method is verified by the analysis of bearing simulation signal and fault test signal.
【作者单位】： 北京科技大学机械工程学院;
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2251369