基于CEEMDAN-DRT的滚动轴承故障诊断方法研究

发布时间：2021-02-02 06:24

　　针对滚动轴承故障信息不易提取的特性,提出了完全集合经验模态分解（CEEMDAN）自适应消噪和共振解调技术（DRT）相结合的故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN自适应地将信号分解成多个分量,通过互相关系数方法进行重构以达到消噪的目的;然后,对重构的信号进行谱峭度分析,得到冲击成分所在的频带,并据此设计带通滤波器对重构信号进行滤波处理;最后,对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,提取冲击成分的频率,并与滚动轴承故障特征频率对比,进行故障模式识别。通过动力学仿真和滚动轴承实验对该方法进行了有效性论证。结果表明,该方法可以有效识别滚动轴承的故障信息。 

【文章来源】：机械传动. 2020,44(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

外圈剥离故障模型

在SolidWorks中完成轴承实验台三维建模并经过干涉检查之后，将装配好的模型导入多体动力学软件Adams中。模型材料选择Steel（钢），轴承座与大地施加固定副，轴承外圈与基座施加固定副，滚动体与轴承外圈、内圈及保持架施加接触力[17]，轴承内圈与轴施加固定副，具体参数如表2所示。为了更加贴近实际情况，对基座进行柔性化处理，利用Adams柔性体替换刚性体将其转化成模态中性文件。同时为了简化模型，提升计算效率，在轴的另一端导入Adams机械包里的轴承，使用力的形式模拟正常轴承，并在导入的过程中设置轴承驱动。为了避免冲击，驱动设置为step(time,0,0d,0.5,7 200d），动力学模型如图3所示。

为了更加贴近实际情况，对基座进行柔性化处理，利用Adams柔性体替换刚性体将其转化成模态中性文件。同时为了简化模型，提升计算效率，在轴的另一端导入Adams机械包里的轴承，使用力的形式模拟正常轴承，并在导入的过程中设置轴承驱动。为了避免冲击，驱动设置为step(time,0,0d,0.5,7 200d），动力学模型如图3所示。添加驱动后开始仿真，仿真模拟时间为1.5 s，步数为1 000步，测得外圈质心振动加速度如图4所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ADAMS的高速机车双列圆锥滚子轴承典型故障仿真分析[J]. 李长健,向立明,刘永强,廖英英.  轴承. 2018(06)
[2]振动信号模型在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 郭艳平,龙涛元.  机械设计与制造. 2018(01)
[3]完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解[J]. 何刘,丁建明,林建辉,刘新厂.  振动与冲击. 2017(04)
[4]基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法[J]. 时培明,许帅,李培.  现代制造工程. 2015(12)
[5]基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断[J]. 吴小涛,杨锰,袁晓辉,龚廷恺.  振动与冲击. 2015(02)
[6]基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断[J]. 石文磊,陈兴明,袁海龙.  机械工程与自动化. 2010(05)

硕士论文
[1]基于EEMD的滚动轴承振动故障特征提取与诊断研究[D]. 刘觉晓.华北电力大学 2015
[2]基于共振解调理论的滚动轴承故障诊断仪研究[D]. 刘佩森.电子科技大学 2014
[3]基于Hilbert-Huang变换的机械故障诊断的研究[D]. 欧森火.北京邮电大学 2010
[4]滚动轴承振动故障诊断技术的研究及其实际应用[D]. 俞培松.同济大学 2007



本文编号：3014225