基于EEMD和Hilbert包絡(luò)分析的軸承復(fù)合故障診斷研究
本文關(guān)鍵詞：基于EEMD和Hilbert包絡(luò)分析的軸承復(fù)合故障診斷研究 出處：《機(jī)械傳動》2016年06期 論文類型：期刊論文
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【摘要】：針對低信噪比的齒輪傳動系統(tǒng)的軸承復(fù)合故障,首先采用EEMD對故障信號進(jìn)行分解,得到各階IMF分量和殘余量;以峭度為特征指標(biāo),計算各階IMF分量的峭度值;對峭度最大的IMF分量進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)。最終結(jié)果表明,該方法能有效地提高信噪比,從強(qiáng)背景噪聲的齒輪傳動系統(tǒng)中提取了軸承故障特征頻率。
[Abstract]:Composite bearing fault gear system for low SNR, firstly using EEMD for fault signal decomposition, each order IMF components and residual quantity; the kurtosis is characteristic index, calculate each order IMF components of kurtosis; Hilbert of kurtosis maximum envelope demodulation of IMF components. The final results show that the method can effectively improve the signal to noise ratio and extract the characteristic frequency of the bearing fault from the gear transmission system with strong background noise.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)齒輪研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃(2014BAF08B01)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中常用的部件之一,對其進(jìn)行監(jiān)測和診斷是國內(nèi)外工程技術(shù)領(lǐng)域一直非常關(guān)注的課題[1]。軸承的任何一個小小的故障,都可能會引起連鎖反應(yīng),嚴(yán)重的會造成重大經(jīng)濟(jì)損失甚至災(zāi)難性后果[2]。滾動軸承存在局部缺陷時,在運行過程中會產(chǎn)生包含脈沖沖擊的非平穩(wěn)
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，本文編號：1344851
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