变转速及齿轮噪源干扰下基于IDMM与EMD的滚动轴承故障诊断方法
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【摘要】:旋转设备中变转速工作模式和齿轮噪源是影响滚动轴承故障诊断的关键性难题,现有的方法虽然取得一定进展,但是对辅助设备的依赖以及方法步骤繁琐等问题依然突出,因此提出了基于峰值啮合倍频(Instantaneous Dominant Meshing Multiply,IDMM)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用峰值搜索算法从混合信号的时频图中提取齿轮啮合倍频趋势线,将该趋势线等效为轴承转频对混合信号进行等角度重采样;其次对重采样信号进行EMD分解得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,计算各IMF分量与重采样信号的互相关系数后根据预设的互相关系数阈值选取合适的IMF分量;最后对选取的IMF分量进行包络谱分析,进而判断轴承是否发生故障。仿真和实测信号分析证明该方法在无转速测量装置的情况下能有效去除齿轮噪声对滚动轴承故障诊断的影响。
【作者单位】: 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【关键词】: 变转速 齿轮噪源 滚动轴承故障诊断 IDMM EMD
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51275030)
【分类号】:TH133.33
【正文快照】: 变转速工作模式和齿轮噪源干扰是阻碍滚动轴承故障诊断的两大难题[1]。转速变化将直接影响滚动轴承振动信号的频率和幅值。在频率方面,由轴承故障引起的冲击将不再以等时间间隔出现,导致现有的以高频共振技术为代表以转速平稳为前提的滚动轴承故障诊断方法失效。在时域上,滚动
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