發(fā)布時間：2017-12-26 11:24

  本文關鍵詞：噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD與譜峭度在滾動軸承故障診斷中的應用　出處：《機械傳動》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 噪聲參數(shù)最優(yōu) 總體局部均值分解 譜峭度 相對均方根誤差 模態(tài)混疊

【摘要】：為了精準、穩(wěn)定地提取滾動軸承故障特征,提出一種噪聲參數(shù)最優(yōu)總體局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)與譜峭度(Spectral Kurtosis,SK)相結合的軸承故障診斷新方法。首先引入相對均方根誤差確定ELMD方法中的最優(yōu)噪聲幅值;然后對故障信號進行噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD分解,并選取具有最大相關性的窄帶乘積函數(shù)(Product Function,PF)作為重構信號;最后利用譜峭度方法和包絡解調方法對重構信號進行處理。實驗結果表明,噪聲參數(shù)最優(yōu)ELMD方法可以有效地抑制ELMD分解中的模態(tài)混疊,與譜峭度結合可以準確地提取滾動軸承故障特征。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學基金(2015MS0512) 內(nèi)蒙古高等學�？茖W研究項目(NJZY146)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言軸承是旋轉機械中必不可少的零部件,其健康狀態(tài)直接影響著設備安全穩(wěn)定的運行[1]。因此對軸承故障的監(jiān)測和診斷是旋轉機械故障診斷的關鍵。然而軸承故障信號多呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性[2],并且常常受到強背景噪聲的干擾,使得軸承故障特征難以提取。近年來,總體局部均值分解(En

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本文編號：1337048