【摘要】：滾動軸承局部故障振動信號中的周期性沖擊是識別故障的關(guān)鍵特征.形態(tài)分量分析在由多種形態(tài)原子組成的過完備字典基礎(chǔ)上提取信號中的不同形態(tài)成分,基于這種思想提出了一種基于新型過完備復(fù)合字典的形態(tài)分量分析方法.依據(jù)滾動軸承故障振動信號中分量間的形態(tài)差異性,改進字典后該方法可以更具針對性地提取出包含故障特征的沖擊分量,配合包絡(luò)譜分析準確提取故障特征頻率,診斷滾動軸承局部故障.對比基于快速譜峭度法的軸承故障診斷方法,該方法可以避免人為選擇共振帶產(chǎn)生的不準確性和非最優(yōu)問題,提高了故障診斷效果.通過軸承仿真信號和故障實驗信號分析驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:Periodic shock in the vibration signal of rolling bearing local fault is the key feature of fault identification. Morphological component analysis (SAA) is used to extract different morphological components from signals based on an overcomplete dictionary composed of a variety of morphologic atoms. Based on this idea, a new morphological component analysis method based on a new type of overcomplete compound dictionary is proposed. According to the morphological difference among the components of the rolling bearing fault vibration signal, the improved dictionary can extract the impulse component containing the fault feature more pertinently, and accurately extract the fault feature frequency with the envelope spectrum analysis. Diagnose local fault of rolling bearing. Compared with the bearing fault diagnosis method based on the fast spectral kurtosis method, this method can avoid the inaccuracy and non-optimal problem caused by the artificial selection of resonance band, and improve the fault diagnosis effect. The effectiveness of the method is verified by the analysis of bearing simulation signal and fault test signal.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)機械工程學(xué)院;
【分類號】：TH133.33

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張益純,劉振娟;滾動軸承故障分析探討[J];內(nèi)燃機配件;2000年03期

2 秦愷,陳進,姜鳴,陳春梅;一種滾動軸承故障特征提取的新方法——譜相關(guān)密度[J];振動與沖擊;2001年01期

3 鄧長春;;聲發(fā)射法在滾動軸承故障識別中的應(yīng)用[J];試驗技術(shù)與試驗機;2002年Z2期

4 任昭蓉;滾動軸承故障的小波診斷法[J];機械制造與自動化;2004年06期

5 陸爽,田野;滾動軸承故障特征識別的時頻分析研究[J];機床與液壓;2005年06期

6 江涌;基于余弦調(diào)頻小波變換的滾動軸承故障研究[J];機械設(shè)計與制造;2005年06期

7 程光友;;時域指標在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];中國設(shè)備工程;2005年12期

8 陳洪軍;趙新澤;王延軍;;滾動軸承故障試驗臺的理論建模分析[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年04期

9 李崇晟;滾動軸承故障的非線性診斷方法[J];軸承;2005年05期

10 趙春華;嚴新平;趙新澤;袁成清;高虹亮;;滾動軸承故障的可拓物元診斷方法[J];潤滑與密封;2006年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張益純;;常見滾動軸承故障診斷的技術(shù)探討[A];第十屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2000年

2 劉玉林;;貨車滾動軸承故障不分解診斷技術(shù)參數(shù)選擇與優(yōu)化探討[A];擴大鐵路對外開放、確保重點物資運輸——中國科協(xié)2005年學(xué)術(shù)年會鐵道分會場暨中國鐵道學(xué)會學(xué)術(shù)年會和粵海通道運營管理學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2005年

3 楊積忠;左立建;;滾動軸承故障診斷實例[A];設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)及其應(yīng)用——第十二屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

4 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[A];第九屆全國振動理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

5 李放寧;;峰值能量在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];第十屆全國設(shè)備監(jiān)測與診斷技術(shù)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2000年

6 何斌;戚佳杰;;小波分析在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[A];第九屆全國振動理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

7 張九軍;;常見滾動軸承故障的簡易診斷[A];2008年全國煉鐵生產(chǎn)技術(shù)會議暨煉鐵年會文集（上冊）[C];2008年

8 李興林;;滾動軸承故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[A];2009年全國青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

9 唐海峰;陳進;董廣明;;信號稀疏分解方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

10 高耀智;;高階統(tǒng)計量與小波分析相結(jié)合在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[A];2009年全國青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 郝騰飛;航空發(fā)動機滾動軸承故障的核方法智能識別技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 廖強;約束獨立分量和多小波分析在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

3 曾鳴;基于凸包的模式識別方法及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2016年

4 于江林;滾動軸承故障的非接觸聲學(xué)檢測信號特性及重構(gòu)技術(shù)研究[D];大慶石油學(xué)院;2009年

5 楊柳松;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動軸承故障診斷方法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2013年

6 從飛云;基于滑移向量序列奇異值分解的滾動軸承故障診斷研究[D];上海交通大學(xué);2012年

7 趙協(xié)廣;基于小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的滾動軸承故障診斷方法研究[D];山東科技大學(xué);2009年

8 侯者非;強噪聲背景下滾動軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

9 郭艷平;面向風力發(fā)電機組齒輪箱滾動軸承故障診斷的理論與方法研究[D];浙江大學(xué);2012年

10 孟濤;齒輪與滾動軸承故障的振動分析與診斷[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李男;基于LMD樣本熵和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法[D];燕山大學(xué);2015年

2 李玉奎;基于非平穩(wěn)信號分析的滾動軸承故障診斷研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 卜勇霞;基于時頻分析方法的滾動軸承故障診斷研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 馬寶;基于KICA和LSSVM的滾動軸承故障監(jiān)測及診斷方法[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 馮春生;基于多源不確定信息融合的數(shù)控機床滾動軸承故障診斷方法與實驗研究[D];青島理工大學(xué);2015年

6 王天一;基于正交小波優(yōu)化閾值降噪方法的滾動軸承故障診斷研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 宋耀文;基于振動信號分析的滾動軸承故障特征提取與診斷研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

8 韓一村;基于多傳感器的滾動軸承故障檢測研究[D];河南科技大學(xué);2015年

9 王秀娟;基于LMD的譜峭度算法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 段永強;局部均值分解法在滾動軸承故障自動診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2015年

，

本文編號：2251369