声信号形态分量分析在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-11-01 08:09

  本文关键词：声信号形态分量分析在轴承故障诊断中的应用

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【摘要】：滚动轴承是工业领域旋转机械中最重要的零部件,也是机器中最易损坏的零件之一,其工作表面发生局部缺陷时会产生异常声响。实际的滚动轴承故障声信号信噪比差,成分复杂,信号中的冲击成分、谐振成分及噪声无法被任意单一的字典充分表示。在分析该信号时频特性的基础上,提出了一种基于声信号MCA和Hilbert谱分析的轴承故障诊断新方法。该方法通过构建一个冗余字典来逼近故障声信号,利用形态分量分析稀疏分离出故障声信号中的冲击分量、谐振分量和噪声分量三种成分,并对冲击分量进行Hilbert谱分析。经仿真和实例分析,得出该方法能准确识别滚动轴承故障的结论。
【作者单位】： 广州大学机械与电气工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 形态分量分析 声信号
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:51275099) 国家青年自然科学基金资助项目(编号:E050302) 广州市机电设备状态监测与控制重点实验室建设资助项目(编号:2060402) 广东高校优秀青年创新人才培养计划资助项目(编号:2013LYM_0068) 广州市属高校科研项目(编号:1201431208)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承(以下简称“轴承”)是旋转机械中最重要的零件,被誉为“工业的关节”,广泛应用于航空航天、轨道交通等各个领域[1-2]。它也是机器中最易损坏的零件之一。在设备运行时,若轴承滚道接触表面出现局部缺陷,其振动会产生异常声响,且该声音频率等于介质振动频率[3]。因

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本文编号：1125943