基于LMD和阶次跟踪分析的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-11-07 11:03

  本文关键词：基于LMD和阶次跟踪分析的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用阶次跟踪采样将时域滚动轴承故障振动信号转换到角域;然后,对角域信号进行LMD分解得到若干个乘积函数(product function,简称PF)分量;最后,对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析,判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承实验故障振动信号的分析,结果表明该方法能有效地应用于变转速工况下的滚动轴承故障诊断。
【作者单位】： 长沙理工大学能源与动力工程学院;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305046) 湖南省教育厅一般资助项目(14C0025) 能源高效清洁利用湖南省高校重点实验室开放基金资助项目(2013NGQ007)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言滚动轴承作为一种旋转机械部件,其变转速过程的振动信号往往包含了丰富的状态信息,一些在平稳运行时不易体现的故障特征可能会充分地表现出来[1]。因此,对滚动轴承变转速过程的振动信号进行分析对于滚动轴承的故障诊断非常有意义。然而,此时其振动信号往往是非平稳的,并且

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本文编号：1152119