滚动轴承故障特征提取的EMD-频谱自相关方法

发布时间：2017-06-04 15:09

  本文关键词：滚动轴承故障特征提取的EMD-频谱自相关方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：首先,在论述频谱自相关方法(spectrum auto-correlation,简称SAC)的特点、经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分析过程和轴承故障机理的基础上,指出了在故障信号不占主导作用时频谱自相关方法在轴承故障诊断中的局限性,并得到仿真算例验证;然后,提出了基于经验模态分解和频谱自相关的轴承故障特征提取方法,将经验模态分解得到的各分量进行分析比较,再对适合的分量进行频谱自相关分析,可有效提出轴承故障频率;最后,分别在轴承故障试验台实测了深沟球轴承和圆柱滚子轴承内外圈故障振动数据,结果表明,EMD-频谱自相关分析方法可以很好地提取轴承故障信号,较单一EMD分解、频谱自相关和峭度等方法效果更好,为轴承故障诊断提供了新思路。
【作者单位】： 华北电力大学机械工程系;机州汽轮机股份有限公司工业透平研究院;
【关键词】： 经验模态分解 频谱自相关 轴承故障 峭度 特征提取
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(E2015502008)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言旋转机械广泛应用于各行各业,轴承作为其重要部件承受并传递着载荷,它的运行状态决定了旋转机械工作的可靠性。近年来,轴承故障因其故障信号微弱不易检测的特征越来越得到人们的重视。对测试系统的振动信号进行故障特征提取是目前最为广泛使用的轴承故障检测方式之一。对

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈岳东，，屈梁生;回转机械的故障特征提取与分类[J];机械工程学报;1994年S1期

2 高正明;何彬;赵娟;裴永泉;左广霞;;常用故障特征提取方法[J];机床与液压;2009年12期

3 李兆飞;柴毅;李华锋;;多重分形的振动信号故障特征提取方法[J];数据采集与处理;2013年01期

4 韩立静;徐金梧;阳建宏;黎敏;;基于灰度击中击不中变换的故障特征提取方法[J];北京科技大学学报;2012年07期

5 李辉,宋智勇,孙丰瑞;基于小波包-包络分析的故障特征提取方法[J];振动、测试与诊断;2003年04期

6 李学军;廖传军;褚福磊;;适于声发射信号故障特征提取的小波函数[J];机械工程学报;2008年03期

7 梅检民;肖云魁;贾继德;赵慧敏;陈祥龙;乔龙;;基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取[J];振动工程学报;2012年03期

8 任立通;胡金海;谢寿生;王磊;苗卓广;;基于随机共振预处理的振动故障特征提取研究[J];振动与冲击;2014年02期

9 陈长征,罗跃纲,张省,虞和济;基于小波分析的机械故障特征提取研究[J];机械强度;2001年01期

10 郝志华;马孝江;;高阶非线性时频表示在故障特征提取中的应用[J];农业机械学报;2006年02期

中国重要会议论文全文数据库 前3条

1 赵志宏;杨绍普;;一种基于ICA的机械故障特征提取方法[A];机械动力学理论及其应用[C];2011年

2 潘宏侠;黄晋英;毛鸿伟;刘振旺;;基于粒子群优化的故障特征提取技术研究[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年

3 朱启兵;杨慧中;;基于卷积型小波包奇异值分解的齿轮故障特征提取[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 蒋超;基于EEMD与MED的冲击信号自适应故障特征提取方法[D];上海大学;2016年

2 程发斌;面向机械故障特征提取的混合时频分析方法研究[D];重庆大学;2007年

3 冯坤;基于内积变换的机械故障特征提取原理与早期识别方法研究[D];北京化工大学;2012年

4 李加庆;基于声全息的故障特征提取技术研究[D];上海交通大学;2008年

5 赵玲;旋转机械系统故障特征提取中的分形方法研究[D];重庆大学;2010年

6 陈建国;基于独立分量分析的机械故障特征提取及分类方法研究[D];大连理工大学;2011年

7 李兆飞;振动故障分形特征提取及诊断方法研究[D];重庆大学;2013年

8 鞠萍华;旋转机械早期故障特征提取的时频分析方法研究[D];重庆大学;2010年

9 赵志宏;基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D];北京交通大学;2012年

10 赵鹏;离心泵振动故障诊断方法研究及系统实现[D];华北电力大学（北京）;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 薄瑞瑞;基于LMD的振动信号处理及故障特征提取研究[D];内蒙古大学;2015年

2 凡非龙;旋转机械故障诊断与现场动平衡系统研发[D];浙江大学;2015年

3 屈红伟;基于LMD的故障特征提取方法及动平衡技术研究[D];北京化工大学;2015年

4 沈金理;机械装备连接松动故障特征提取方法的研究[D];东华大学;2013年

5 李敏;基于谱融合的管道故障特征提取方法研究[D];北京化工大学;2011年

6 易雄;基于小波分析的机械故障特征提取与诊断技术研究[D];浙江工业大学;2009年

7 钟晓平;气象卫星运动部件故障特征提取及振动特性研究[D];上海交通大学;2009年

8 宋震;柴油机典型故障特征提取与诊断研究[D];天津大学;2013年

9 王泽栋;钻井泵阀的故障特征提取与基于GSM的远程故障报警仪[D];北京化工大学;2008年

10 李艳妮;旋转机械故障机理与故障特征提取技术研究[D];北京化工大学;2007年

  本文关键词：滚动轴承故障特征提取的EMD-频谱自相关方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：421337