本文關鍵詞： 集合經(jīng)驗模態(tài)分解 譜峭度 聲陣列 滾動軸承 故障診斷　出處：《電子測量與儀器學報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究針對滾動軸承故障診斷中的類型和位置分析問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)的聲陣列滾動軸承故障診斷分析方法。以EEMD分解信號的峭度和能量作為評價指標,提取包含故障信息的IMF分解信號,根據(jù)滾動軸承理論故障頻率及其倍頻分析對分解信號進行窄帶濾波后通過Hilbert包絡譜實現(xiàn)故障類型判斷,通過對窄帶濾波后的分解信號使用聲陣列技術進行聲像分析實現(xiàn)滾動軸承故障定位分析。最后通過試驗進行了方法驗證,結果表明過使用基于EEMD分解的陣列分析方法,可更為直觀確定故障位置和故障類型,有利于有軌機車等多軸承驅動系統(tǒng)軸承故障的快速和實時診斷,對于確定檢修、制定合理維修決策、改進維修質量具有十分重要指導意義。
[Abstract]:Aiming at the problem of type and position analysis of rolling bearing fault diagnosis, a fault diagnosis and analysis method of acoustic array rolling bearing based on set empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. The kurtosis and energy of EEMD decomposition signal are taken as evaluation indexes. The IMF decomposition signal which contains fault information is extracted. According to the fault frequency of rolling bearing theory and its frequency doubling analysis, the decomposed signal is filtered by narrow band, and the fault type is judged by Hilbert envelope spectrum. The fault location analysis of rolling bearing is realized by using acoustic array technology to analyze the decomposed signal of narrow band filter. Finally, the method is verified by experiment. The results show that the array analysis method based on EEMD decomposition is used. The fault location and fault type can be determined more intuitively, which is beneficial to the quick and real-time diagnosis of bearing fault in multi-bearing drive system such as rail locomotive. It is very important to improve the quality of maintenance.
【作者單位】： 北京信息科技大學現(xiàn)代測控技術教育部重點實驗室;
【基金】：北京教委重點(KZ201611232032) 國家自然科學基金(51575055)資助項目
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1547969