【摘要】：滾動軸承在故障狀態(tài)運行時,傳感器測得的振動信號為非平穩(wěn)、多分量的調(diào)制信號。在故障出現(xiàn)早期,由于調(diào)制信號微弱且含有噪聲,導致故障特征難以識別,采用多重自相關消除噪聲干擾,提取信號中的周期調(diào)制成分,然后利用Hilbert變換的包絡解調(diào)方法獲取故障特征頻率,從而判斷出軸承故障類型。實驗結果表明,采用多重自相關與包絡譜解調(diào)相結合的方法,能較準確的提取滾動軸承故障特征頻率,具有一定的工程應用價值。
[Abstract]:The vibration signal measured by the sensor is non-stationary and multi-component modulation signal when the rolling bearing is running in the fault state. In the early stage of the fault, because the modulation signal is weak and contains noise, it is difficult to identify the fault features. The noise interference is eliminated by multiple autocorrelation, and the periodic modulation component is extracted from the signal. Then the fault characteristic frequency is obtained by the envelope demodulation method of Hilbert transform, and the bearing fault type is determined. The experimental results show that the method of multiple autocorrelation and envelope spectrum demodulation can extract the fault characteristic frequency of rolling bearing accurately and has certain engineering application value.
【作者單位】： 綿陽師范學院機電工程學院;西南科技大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(F011102) 四川中煙工業(yè)責任有限公司公司科技項目(川渝煙工技研[2015]62號)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2293155