本文選題：變轉速　切入點：齒輪噪聲　出處：《華南理工大學學報(自然科學版)》2016年02期

【摘要】：齒輪噪聲以及變轉速運行是干擾滾動軸承故障診斷的常見因素,針對上述兩種因素同時對滾動軸承故障診斷的干擾,引入了集合經驗模態(tài)分解(EEMD)方法以去除軸承信號中的齒輪噪聲,將齒輪峰值嚙合倍頻(IDMM)等效為滾動軸承的瞬時轉頻,階比跟蹤以去除轉速變化對滾動軸承故障診斷的影響,并將此方法命名為基于EEMD和IDMM的滾動軸承故障診斷方法.仿真和實測信號分析證明該方法能有效去除齒輪噪聲和轉速變化對滾動軸承故障診斷的影響,同時提高故障特征階比的幅值,節(jié)省轉速測量裝置.
[Abstract]:Gear noise and variable speed operation are the common factors that interfere with the fault diagnosis of rolling bearing, aiming at the interference of the above two factors to the fault diagnosis of rolling bearing at the same time.In this paper, an empirical mode decomposition (EEMD) method is introduced to remove gear noise from bearing signal. The gear peak meshing frequency doubling (IDMMM) is equivalent to instantaneous rotation frequency of rolling bearing, order ratio tracking to remove the influence of speed change on fault diagnosis of rolling bearing.This method is named as the fault diagnosis method of rolling bearing based on EEMD and IDMM.The simulation and actual signal analysis show that the method can effectively remove the influence of gear noise and speed change on the fault diagnosis of rolling bearing, increase the amplitude of fault characteristic order, and save the measuring device of rotational speed.
【作者單位】： 北京交通大學機械與電子控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51275030)~~
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1719285