多通道相關(guān)-經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸庠跐L動軸承故障診斷中的應(yīng)用
本文選題：多通道相關(guān) + 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/strong>��； 參考：《石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期
【摘要】：在處理非平穩(wěn)振動信號時,經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)的應(yīng)用較為廣泛。針對滾動軸承的早期故障信號中含有強烈的背景噪聲,診斷效果有時也不夠明顯的情況,本文提出了多通道相關(guān)-經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒�。首先通過EMD將滾動軸承故障信號分解成若干本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量;然后對IMF分量進行多相關(guān)處理,取相關(guān)性最強的IMF分量進行自適應(yīng)重構(gòu);最后通過循環(huán)譜分析識別出滾動軸承的故障類型。將該方法應(yīng)用到滾動軸承的仿真故障數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)中,分析結(jié)果表明,該方法可以更加有效地提取滾動軸承故障特征頻率信息,突出故障頻率。
[Abstract]:The empirical mode decomposition (EMD) is widely used in the processing of non stationary vibration signals. In view of the fact that the early fault signal of rolling bearing contains strong background noise and the diagnosis effect is not obvious enough, a multi-channel correlation-empirical mode decomposition method is proposed in this paper. First, the fault signal of rolling bearing is decomposed into several intrinsic mode function (IMF) components by EMD, then the IMF component is processed by multi-correlation, and the IMF component with the strongest correlation is adaptively reconstructed. Finally, the fault type of rolling bearing is identified by cyclic spectrum analysis. The method is applied to the simulation fault data and the actual data of rolling bearing. The analysis results show that the method can extract the fault characteristic frequency information of rolling bearing more effectively and highlight the fault frequency.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11227201,11372199,51208318) 河北省自然科學(xué)基金(A2014210142)
【分類號】：TH133.33
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