針對滾動軸承復(fù)合故障分離的問題,基于相關(guān)峭度具有突出故障沖擊周期性的特點和1.5維譜抑制高斯白噪聲、剔除非耦合諧波分量的優(yōu)點,提出了參數(shù)優(yōu)化VMD結(jié)合1.5維譜的滾動軸承復(fù)合故障特征分離的方法。首先以軸承不同故障特征頻率對應(yīng)的周期計算得到的最大相關(guān)峭度為評價指標,通過相應(yīng)的相關(guān)峭度圖來實現(xiàn)VMD中參數(shù)選擇以及最優(yōu)分量的選取;然后對最優(yōu)分量進行包絡(luò)處理,并為減少冗余成分和噪聲干擾,選擇1.5維譜來對包絡(luò)信號做進一步分析,以此來實現(xiàn)滾動軸承復(fù)合故障的有效分離。通過對軸承復(fù)合故障仿真及實驗信號的分析證明了該方法的有效性。 

【文章來源】：振動與沖擊. 2020,39(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

滾動軸承復(fù)合故障診斷流程圖

通過圖2可發(fā)現(xiàn),在時域圖中周期沖擊大部分已經(jīng)被噪聲所掩蓋;頻譜圖較為混亂,得不到所需的有效信息;包絡(luò)譜中能夠找到內(nèi)、外圈故障特征頻率及其倍頻,但是干擾突出成分較多,不利于故障分離。利用本文提出的方法對復(fù)合故障仿真信號進行分析,依據(jù)外圈故障特征頻率fo設(shè)定其相關(guān)周期T1,做出相關(guān)峭度圖如圖3(a)所示,從中我們可以發(fā)現(xiàn)當K等于2,IMF1有最大相關(guān)峭度,為最優(yōu)分量(顏色相近的兩個色塊的相關(guān)峭度值分別為1.20和1.18),圖3(b)為該分量的時域圖;在圖3(c)的IMF1包絡(luò)譜中,雖然能夠找到fo及其倍頻,但是仍然存在噪聲干擾;進一步計算包絡(luò)信號的1.5維譜(圖3(d)),僅有fo及其倍頻,無任何其他干擾,更好地實現(xiàn)了軸承外圈故障特征頻率的提取。

利用本文提出的方法對復(fù)合故障仿真信號進行分析,依據(jù)外圈故障特征頻率fo設(shè)定其相關(guān)周期T1,做出相關(guān)峭度圖如圖3(a)所示,從中我們可以發(fā)現(xiàn)當K等于2,IMF1有最大相關(guān)峭度,為最優(yōu)分量(顏色相近的兩個色塊的相關(guān)峭度值分別為1.20和1.18),圖3(b)為該分量的時域圖;在圖3(c)的IMF1包絡(luò)譜中,雖然能夠找到fo及其倍頻,但是仍然存在噪聲干擾;進一步計算包絡(luò)信號的1.5維譜(圖3(d)),僅有fo及其倍頻,無任何其他干擾,更好地實現(xiàn)了軸承外圈故障特征頻率的提取。依據(jù)內(nèi)圈故障特征頻率fi設(shè)定其相關(guān)周期T2做出相關(guān)峭度圖,從而得到最佳分解個數(shù)K=2,IMF2為最優(yōu)分量,相關(guān)峭度值為4.53(顏色相近的色塊的相關(guān)峭度值為4.51);對該分量直接做包絡(luò)分析(圖4(c)),雖然能夠找到fi及其倍頻,但冗余成分和噪聲干擾仍明顯存在;在圖4(d)中包絡(luò)信號的1.5維譜結(jié)果中轉(zhuǎn)頻fr、fi及其倍頻處譜線幅值突出,有效的將耦合成分提取出來,提升了分析效果。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3034397