论文摘要
在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 申博文,王华庆,唐刚,宋浏阳
关键词: 故障诊断,最大相关峭度解卷积,包络谱,声音信号
来源: 复旦学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 北京化工大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金(51805022,51675035)
分类号: TH133.3
DOI: 10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2019.03.012
页码: 385-392+400
总页数: 9
文件大小: 8263K
下载量: 318
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标签：故障诊断论文; 最大相关峭度解卷积论文; 包络谱论文; 声音信号论文;