基于CCWEEMDAN和包络谱熵的轴承故障诊断研究

基于CCWEEMDAN和包络谱熵的轴承故障诊断研究

论文摘要

完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)是经验模态分解(EMD)的改进算法,是一种噪声辅助的自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助能克服EMD方法处理间歇信号出现的"模态混叠"问题。而相比较互补集总经验模态分解(CEEMD),完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解能实现更优的性能。在轴承故障诊断的应用中,这里的方法利用小波分解高频段噪声细节成分,添加到原始轴承故障信号中,提取出本征模态信号。利用包络谱熵判断轴承故障导致的冲击响应特征所在本征模态信号,通过对轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征提取进行故障诊断,结果表明该方法能有效提取故障冲击响应特征。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基本理论
  •   2.1 CCWEEMADAN基本原理
  •   2.2 包络谱熵基本原理
  • 3 基于CCWEEMADAN和包络谱熵的轴承故障诊断方法
  • 4 滚动轴承故障特征提取应用
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 林严,林建辉,何刘,熊仕勇

    关键词: 模态混叠,包络谱熵,轴承,故障诊断

    来源: 机械设计与制造 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 机械工业

    单位: 西南交通大学牵引动力国家重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(61134002)

    分类号: TH133.3

    DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.07.032

    页码: 127-130+134

    总页数: 5

    文件大小: 333K

    下载量: 174

    相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于CCWEEMDAN和包络谱熵的轴承故障诊断研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢