基于变分模态分解和1.5维谱的轴承早期故障诊断方法

发布时间：2017-12-24 03:24

  本文关键词：基于变分模态分解和1.5维谱的轴承早期故障诊断方法　出处：《电力自动化设备》2016年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：提出了基于变分模态分解(VMD)和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法。利用VMD方法处理故障信号时,需要预先设置分解所得本征模态函数(IMF)分量的个数,且为了便于后续分析,需要从所得结果中筛选出最佳信号分量,为此提出一种分量峭度图方法来同时解决这2个问题。首先,设置IMF分量个数最大值,计算相应的分量峭度图;接着,根据分量峭度图对原故障信号进行VMD处理,并选定最佳IMF分量;然后,对最佳IMF分量做进一步包络解调运算,并计算包络信号的1.5维谱;最后,通过分析1.5维谱中幅值突出的频率成分可实现故障类型的准确判定。模拟信号及实测信号分析结果表明,所提的基于VMD和1.5维谱的诊断方法能够有效提取出轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现轴承早期故障的准确判别。
【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS120) 河北省自然科学基金资助项目(E2014502052)~~
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言作为风力发电机的重要组成零部件,滚动轴承的运行状态直接影响设备的整体性能及工作效率,如果能在轴承失效初期实现故障溯源并及时排除隐患,无疑具有重要而深远的意义。然而轴承早期故障特征通常比较微弱,振动传输路径及背景噪声的影响往往难以避免,这些不利因素均会对特

【参考文献】

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7 唐贵基;王晓龙;;IVMD融合奇异值差分谱的滚动轴承早期故障诊断[J];振动.测试与诊断;2016年04期

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4 莫代一;崔玲丽;王婧;;基于双重Q因子的稀疏分解法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2013年09期

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7 胡爱军;马万里;唐贵基;;基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法[J];中国电机工程学报;2012年11期

8 雷亚国;韩冬;林京;何正嘉;谭继勇;;自适应随机共振新方法及其在故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2012年07期

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