论文摘要
滚动轴承出现早期故障时,故障特征十分微弱,伴随严重的噪声干扰导致其故障特征难以识别,针对这一问题,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先运用ELMD对振动信号进行分解,得到一系列乘积函数(product function,PF)分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的PF分量,最后对提取的PF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。通过仿真信号和工程实验数据分析验证了该方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任学平,黄慧杰,李攀
关键词: 滚动轴承,早期故障,总体局部均值分解,维谱
来源: 机械设计与制造 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 内蒙古科技大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51565046),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16154)
分类号: TH133.33
DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.11.045
页码: 177-180
总页数: 4
文件大小: 1494K
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标签：滚动轴承论文; 早期故障论文; 总体局部均值分解论文; 维谱论文;