基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-09-01 09:20

  本文关键词：基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

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【摘要】：针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。
【作者单位】： 河北科技学院机电工程系;
【关键词】： 变分模态分解 Teager能量增强谱 滚动轴承 故障诊断
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(E2014502052)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0前言 滚动轴承是机械设备中的关键零部件,其发生故障将会直接导致到整体机械的运行异常,甚至引发严重的现场事故[1]。滚动轴承早期故障的振动信号极其微弱,很容易淹没在强背景噪声的振动波形中,且轴承早期故障特征受到机械传递路径间耦合作用的影响,如何从在强噪声干扰下的

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本文编号：771236