基于角域经验小波变换的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-06-21 19:00

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【摘要】：针对变转速条件下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种基于角域经验小波变换的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用等角度重采样将变转速下非平稳的滚动轴承故障振动信号转化为角域平稳信号,然后应用经验小波变换(Empirical mode decomposition,EWT)对角域平稳信号进行自适应分解,得到若干个经验模态分量,最后选择峭度值最大的经验模态分量进行包络谱分析,提取出滚动轴承故障的阶比特征。为提高经验小波变换的分解效率,对其频谱分割方法进行了改进。滚动轴承故障诊断实例表明,该方法能够有效地抑制噪声等干扰成分的影响,精确提取滚动轴承故障的阶比特征,为变转速条件下的滚动轴承故障诊断提供一种有效方法。
【作者单位】： 河南交通职业技术学院汽车学院;
【关键词】： 变转速 滚动轴承 故障诊断 角域经验小波变换
【基金】：河南省交通运输厅科技计划项目(2015Y10)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是旋转机械的关键部件,对于整个系统的安全运行具有重要影响[1]。由于轴承工作环境恶劣、负载较大,使其成为极易损坏的部件之一。研究有效的故障诊断方法,及时判别出滚动轴承的运行状态,对于保障系统的安全运行具有重要意义[2]。当滚动轴承的各组成元件(内圈、外

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本文编号：469580