论文摘要
滚动轴承作为旋转设备的关键部件,其性能严重影响设备的运行安全。由于设备工况复杂,反映轴承的故障特征的冲击成分往往被噪声信号所淹没,导致无法有效的提取故障特征。为了更准确的获取滚动轴承的故障信息特征,本文提出一种基于改进的自适应噪声完整集合模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和峭度指标的特征提取方法。首先,利用改进的CEEMDAN方法对分解过程中的各段信号添加自适应白噪声,计算唯一的余量来获得各个固有模态函数(intrinsic mode function),与EEMD(ensemble empirical mode decomposition)相比,其分解过程完整。其次,计算各IMF分量的峭度指标,筛选重构IMF分量集,然后利用重构信号峭度最优指标筛选出最合适的重构信号,最后,通过包络解调获得轴承故障特征。结果表明,该方法具有更好的分解效果,自适应性好,可以更好的抑制噪声,提取轴承故障的冲击成分。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 梁凯,刘韬,马培原,伍星
关键词: 峭度,信号重构,滚动轴承,故障诊断
来源: 机械强度 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 昆明理工大学机电工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51405211)资助~~
分类号: TH133.33
DOI: 10.16579/j.issn.1001.9669.2019.03.005
页码: 532-539
总页数: 8
文件大小: 563K
下载量: 349
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