基于EEMD降噪与二次相位耦合的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-15 12:15

  本文关键词：基于EEMD降噪与二次相位耦合的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：针对滚动轴承出现故障时故障信号常常被强的背景噪声所淹没,故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)降噪与二次相位耦合的故障诊断方法.对原始信号进行EEMD分解,通过相关系数-峭度值的大小选取EEMD分解后得到的固有模态函数(IMF).对筛选出来的IMF进行了重构从而达到降噪的目的.对重构后的包络信号进行1.5维谱分析,提取二次相位耦合产生的非线性特征,从而得到滚动轴承故障特征频率信息.通过实测滚动轴承数据验证了该方法可以有效地提取轴承内圈和外圈的故障特征,从而识别轴承的故障.
【作者单位】： 兰州理工大学机电工程学院;蚌埠液压机械有限公司;中核兰铀公司;
【关键词】： 滚动轴承 EEMD降噪 二次相位耦合 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(51165018)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 730000)滚动轴承广泛应用于旋转机械中,轴承是非常重要的零件也是易损零件.当轴承出现局部损伤或缺陷时将会产生冲击振动,轻则使设备产生噪声、振动异常,重则损坏设备甚至带来灾难性事故,因此对滚动轴承进行故障诊断具有重要的意义.常用的滚动轴承故障特征提取方法多是假设振

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本文编号：678098