發(fā)布時間：2018-05-09 10:32

  本文選題：變分模態(tài)分解 + 對稱差分能量算子��； 參考：《機械傳動》2017年05期

【摘要】：針對滾動軸承早期故障振動信號非平穩(wěn)、強噪聲,故障頻率難提取的問題,提出了基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和對稱差分能量算子解調(diào)的滾動軸承故障診斷方法。首先,利用VMD方法將滾動軸承待分析信號分解成若干個模態(tài)分量;其次,根據(jù)峭度最大準則來選取被對稱差分能量算子解調(diào)的模態(tài)分量,解調(diào)后獲取待分析信號的幅值、頻率信息并計算包絡(luò)譜。實驗結(jié)果表明:與傳統(tǒng)能量算子相比,所提方法能突顯故障特征頻率并有效抑制虛假干擾頻率,更有利于滾動軸承故障診斷。
[Abstract]:Aiming at the problems of non-stationary, strong noise and difficult to extract the fault frequency of the early fault vibration signal of rolling bearing, a fault diagnosis method for rolling bearing based on variational mode decomposition (VMD) and demodulation of symmetric differential energy operator is proposed. Firstly, the rolling bearing signal to be analyzed is decomposed into several modal components by VMD method. Secondly, the modal component demodulated by symmetric differential energy operator is selected according to the kurtosis maximum criterion, and the amplitude of the signal to be analyzed is obtained after demodulation. Frequency information and envelope spectrum are calculated. The experimental results show that compared with the traditional energy operator, the proposed method can highlight the fault characteristic frequency and effectively suppress the false interference frequency, which is more conducive to the fault diagnosis of rolling bearings.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院;內(nèi)蒙古自治區(qū)機電系統(tǒng)智能診斷與控制重點實驗室;包頭鋼鐵集團公司設(shè)備動力部;
【基金】：國家自然科學基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學基金(2017MS0509) 內(nèi)蒙古科技大學創(chuàng)新基金(2015QDL12)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1865683