基于EMD及循环平稳度函数的柴油发动机曲轴轴承振动信号分析

发布时间：2021-09-22 19:21

　　根据柴油发动机机械构件发生故障时,其缸体振动信号的循环平稳性会发生改变这一特点,利用EMD分解方法将柴油发动机曲轴轴承振动信号分解为一系列单分量的IMF分量,通过求解IMF分量的循环平稳度函数并进行累加,从而得出曲轴振动信号的循环平稳度函数的真实值,并提取出振动信号的1～3阶循环平稳度函数作为反映相应故障的故障特征。 

【文章来源】：工程机械. 2020,51(06)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

振动信号的各阶IMF分量及残余分量

本文以柴油发动机曲轴轴承振动信号为例进行分析，提取出能够反映曲轴轴承磨损故障的故障特征。在试验中，发动机触发转速为1 800 r/min，振动传感器放置在故障缸和油底壳接缝处的右侧部位，曲轴轴承配合间隙g设置为0.08 mm、0.20 mm及0.40 mm，分别对应于曲轴轴承的正常、轻度磨损及严重磨损等3种状态。通过传感器采集到的振动信号波形，进行频谱变换得到如图1所示的时域波形图及对应的频谱图。比较两种曲轴轴承磨损状态下的振动信号的时域图及对应的频谱图可以发现，两种状态下的信号频率成分主要分布在0～6.4 k Hz的频段内，频率成分复杂，难以直接从中提取出能够反映曲轴轴承状态的故障特征，因此需要作进一步的分析。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EMD和样本熵的滚动轴承故障SVM识别[J]. 来凌红,吴虎胜,吕建新,刘凤,朱玉荣.  煤矿机械. 2011(01)
[2]基于EMD细化包络谱分析在轴承故障诊断中的应用[J]. 郭楠,潘宏侠,孙黎明.  煤矿机械. 2010(02)
[3]EMD信号分析方法边缘效应的分析[J]. 陈忠,郑时雄.  数据采集与处理. 2003(01)

博士论文
[1]固体振动产生非平稳信号的特征提取及检测系统的研究[D]. 沈虹.河北工业大学 2015



本文编号：3404255