基于包络分析的滚动轴承故障诊断研究

发布时间：2017-10-14 15:36

  本文关键词：基于包络分析的滚动轴承故障诊断研究

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【摘要】：在研究滚动轴承振动机理的基础上,提出了利用对振动信号进行包络分析,以及特征提取的方法来进行故障类型的判断。在QPZZ-Ⅱ型故障模拟实验台上进行了滚动轴承实验,对振动信号进行包络分析和特征提取,准确地判断出了滚动轴承的故障类型,证明了该方法是有效的。
【作者单位】： 昆明理工大学机电工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 特征提取 包络分析
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言随着现代化工业的发展,设备能否安全可靠地以最佳状态运行,对于保证产品质量、提高生产效益以及保障生产安全都具有十分重要的意义。滚动轴承是各类旋转机械的重要组成部件,它的运行状态好坏直接影响到整台机器的性能。据相关资料统计[1],轴承的故障率高达19%。传统的滚

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 李巍华;林龙;单外平;;基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断[J];振动.测试与诊断;2015年03期

2 刘韬;陈进;董广明;;基于频带熵的滚动轴承故障诊断研究[J];振动与冲击;2014年01期

3 李敏通;宋蒙;朱兆龙;赵继政;周福阳;;基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断[J];农机化研究;2013年06期

4 孙伟;熊邦书;黄建萍;莫燕;;小波包降噪与LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法[J];振动与冲击;2012年18期

5 从飞云;陈进;董广明;;基于谱峭度和AR模型的滚动轴承故障诊断[J];振动.测试与诊断;2012年04期

6 窦东阳;李丽娟;赵英凯;;基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断[J];东南大学学报(自然科学版);2011年S1期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 孙晓涛;高军伟;毛云龙;张彬;董宏辉;;基于LabVIEW和Matlab的滚动轴承故障监测与诊断[J];青岛大学学报(工程技术版);2017年03期

2 王广斌;李龙;罗军;杜晓阳;李学军;;基于流形子带特征映射的转子复合故障特征提取方法[J];振动与冲击;2017年16期

3 黄大荣;柯兰艳;赵玲;孙国玺;陈长沙;;轴承振动信号除噪的自适应均衡改进算法[J];系统仿真技术;2017年03期

4 王名月;缪炳荣;袁成标;;基于小波包分解与局部均值分解排列熵的自适应轴承故障诊断[J];装备机械;2017年02期

5 范千;方绪华;;建筑物变形监测数据去噪的LMD方法[J];福州大学学报(自然科学版);2017年04期

6 张先辉;李新民;金小强;陈焕;;基于局部Hilbert边际谱的自动倾斜器轴承故障诊断[J];新技术新工艺;2017年06期

7 秦波;王祖达;郭慧莉;孙国栋;陈帅;王建国;;基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法[J];机械传动;2017年05期

8 俞昆;谭继文;李善;;基于多域空间状态矩阵奇异值与局部保持投影的滚动轴承故障特征提取方法[J];机床与液压;2017年09期

9 孙永涛;吴永刚;;变分模态分解与对称差分能量算子解调在滚动轴承故障诊断中的应用[J];内蒙古科技与经济;2017年09期

10 付云骁;贾利民;秦勇;杨杰;;基于LMD-CM-PCA的滚动轴承故障诊断方法[J];振动.测试与诊断;2017年02期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李兵;米双山;刘鹏远;刘东升;张培林;;二维非负矩阵分解在齿轮故障诊断中的应用[J];振动.测试与诊断;2012年05期

2 李宏坤;陈禹臻;张志新;周帅;;基于非负矩阵分解与主元分析的时频图像识别方法研究[J];振动与冲击;2012年18期

3 黄建;胡晓光;巩玉楠;;基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法[J];中国电机工程学报;2011年12期

4 纪少波;程勇;唐娟;马宗正;黄万友;;柴油机缸盖振动加速度信号影响因素分析[J];振动与冲击;2011年02期

5 窦东阳;赵英凯;;基于分类器组的轴承故障识别方法研究[J];振动与冲击;2010年10期

6 蒋玲莉;刘义伦;李学军;杨大炼;;小波包去噪与改进HHT的微弱信号特征提取[J];振动.测试与诊断;2010年05期

7 王真;杜利珍;程远胜;;AR参数灵敏度及结构损伤控制图识别[J];振动.测试与诊断;2010年04期

8 杨先勇;周晓军;张文斌;杨富春;;基于局域波法和KPCA-LSSVM的滚动轴承故障诊断[J];浙江大学学报(工学版);2010年08期

9 陈保家;何正嘉;陈雪峰;訾艳阳;;机车故障诊断的局域均值分解解调方法[J];西安交通大学学报;2010年05期

10 王晓冬;何正嘉;訾艳阳;;滚动轴承故障诊断的多小波谱峭度方法[J];西安交通大学学报;2010年03期

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中国期刊全文数据库 前2条

1 卢娜;肖志怀;张广涛;孙召辉;;基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取[J];振动与冲击;2014年12期

2 胡建忠;黄梦;尹晓利;刘振兴;范成洲;;基于形态小波变换与EMD的齿轮多重故障特征提取方法[J];装甲兵工程学院学报;2014年02期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 王玉静;滚动轴承振动信号特征提取与状态评估方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

2 余发军;机械故障稀疏特征提取及诊断方法研究[D];武汉科技大学;2016年

中国硕士学位论文全文数据库 前7条

1 代士超;滚动轴承外圈故障机理建模及双冲击特征提取方法的研究[D];昆明理工大学;2015年

2 孙美岩;基于振动信号的滚动轴承故障特征提取研究[D];东北石油大学;2015年

3 康乐;基于EEMD-SVD的FCM聚类的轴承故障诊断[D];燕山大学;2016年

4 李茜茜;非稳态工况下滚动轴承故障特征提取与诊断[D];沈阳航空航天大学;2016年

5 陈刚;特征优化方法研究及其在轴承故障诊断中的应用[D];上海交通大学;2015年

6 裴爱岭;滚动轴承故障特征提取方法研究[D];沈阳航空航天大学;2015年

7 尹芳莉;强冲击下变速箱滚动轴承故障特征提取及状态评估研究[D];中南大学;2014年

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本文编号：1031867