基于本征模式分量符号化分析的滚动轴承故障诊断方法研究

发布时间：2017-08-18 23:03

  本文关键词：基于本征模式分量符号化分析的滚动轴承故障诊断方法研究

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【摘要】：研究在经验模式分解的基础上提出了一种基于本征模式分量符号化分析的故障诊断方法:首先,对故障信号进行拓延,利用经验模式分解获取本征模式分量,实现原始信号在不同尺度下的分离;其次,依据符号动力学理论对本征模式分量进行符号化序列研究;最后,计算符号化后的本征模式分量序列的符号熵,构建特征向量表征故障特性,结合模式分类方法实现诊断。研究通过实验证明了所提出方法对于典型轴承故障有着很好的识别效果,并针对印刷机故障轴承进行实验,成功检测出了不同转速下的轴承故障。所提出诊断方法仅通过时域分量特征提取就获得了较好的诊断效果,相对减少了同类研究中频域特征提取的计算量,具备一定工程应用前景。
【作者单位】： 西安理工大学印刷包装与数字媒体学院;西安理工大学机械与精密仪器工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 经验模式分解 符号化
【基金】：国家自然科学基金项目(51305340) 国家科技支撑计划资助项目(2013BAF04B00) 西安理工大学高层次人员科研启动基金(108-451115002)资助~~
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 引言 滚动轴承是旋转机械中最容易损伤及发生故障的零部件之一,其运行可靠性和稳定性对机械设备运行状态起着决定作用[1]。滚动轴承的损伤会大幅缩短设备寿命,严重时甚至会造成重大事故,因此滚动轴承 的运行特征提取研究一直以来都是机械故障诊断领域的热点问题[2-3]。 近，

本文编号：697245