基于EEMD的混合陶瓷球轴承故障双冲击特征提取
本文关键词:基于EEMD的混合陶瓷球轴承故障双冲击特征提取 出处:《振动与冲击》2016年01期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:疲劳剥落是导致滚动轴承失效的主要原因,当滚道出现剥落故障时滚动体在进入和退出剥落区时的加速度振动信号表现出不同特征:进入故障区时产生以较低频率成分为主的阶跃响应;退出剥落区则引起频带较宽的脉冲响应。有效分离这两类信号特征,对实现对混合陶瓷球轴承剥落区长度的测量有重要意义。提出一种基于总体经验模态分解(EEMD)的混合陶瓷球轴承剥落故障双冲击特征提取方法,该方法首先用AR模型对原始振动信号进行预白化处理,然后利用EEMD对白化后的振动信号进行去噪,并结合Hilbert包络提取算法实现对剥落故障混合陶瓷球轴承振动信号双冲击特征的有效分离提取。仿真及试验研究表明该方法能够有效地分离出混合陶瓷球轴承故障双冲击特征。
[Abstract]:Fatigue spalling is the main cause of rolling bearing failure, rolling in the acceleration vibration signal to enter and exit when the spalling shows different characteristics when the raceway spalling failure: fault zone to enter the lower frequency components mainly step response; exit spallation zone is caused by wide band pulse response. Effective separation these two types of signal characteristics, has important significance to realize the measurement of the length of the spallation zone mixed ceramic ball bearing. We propose a decomposition mode based on the overall experience (EEMD) of the hybrid ceramic ball bearing failure of double pulse feature extraction method, firstly, the original vibration signal is pre whitened by AR model, and then use the EEMD on the vibration signal whitening after denoising, effective and Hilbert envelope extraction algorithm for spalling fault vibration signal of ceramic ball bearing mixed double impact characteristics The simulation and experimental study show that this method can effectively separate the double impact characteristics of the fault of the hybrid ceramic ball bearing.
【作者单位】: 昆明理工大学机电工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(51365023)
【分类号】:TH133.3
【正文快照】: 近年来,混合陶瓷球轴承[1](内外圈为金属,滚动体为氮化硅(Si3N4)等陶瓷材料)在高端机床电主轴上得以广泛应用,但目前针对混合陶瓷球轴承故障检测和评价方法极其有限[1],周井玲等[2]指出混合陶瓷球轴承最常用的氮化硅(Si3N4)陶瓷球的主要失效形式也是疲劳剥落,开展相关研究有重
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