改进的CEEMDAN故障诊断算法及在加工装备中的应用

改进的CEEMDAN故障诊断算法及在加工装备中的应用

论文摘要

轴承的故障诊断是保证设备安全运行的重要手段。故障诊断的关键是振动信号解调的方法。自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)是一种自适应信号处理方法,在非线性非平稳信号中有较好的解调性能。本文提出一种基于峭度准则改进的CEEMDAN故障诊断算法。具体步骤如下:首先,采用基于峭度准则改进的CEEMDAN方法提取有用的模态分量信号;之后,将筛选出来的模态信号叠加并通过Teager能量算子得到输出的能量信号;最后,对信号进行包络谱分析提取故障特征频率,从而实现故障诊断。通过仿真和加工装备部件的试验验证,改进的方法在实际应用中具有一定的实用价值。

论文目录

  • 1 改进的CEEMDAN故障诊断算法
  •   1.1 CEEMDAN介绍
  •   1.2 峭度准则
  •   1.3 Teager 能量算子
  • 2 峭度准则改进的CEEMDAN故障诊断算法流程
  • 3 仿真信号处理
  • 4 实验信号分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张兰,王太勇,王鹏,乔卉卉

    关键词: 峭度准则,能量算子,故障诊断

    来源: 机械科学与技术 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 金属学及金属工艺,电信技术,自动化技术

    单位: 天津大学机械工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51475324,2017120024000417),中国北方工业集团公司基础创新项目(2017CX031),天津市科技计划项目(16PTGCCX00080)资助

    分类号: TG659;TN911.7

    DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190009

    页码: 1313-1318

    总页数: 6

    文件大小: 2563K

    下载量: 305

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