应用EMD-AR谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

被引：29

作者：

夏天 ^{[1
]}

王新晴 ^{[1
]}

肖云魁 ^{[2
]}

梁升 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系

[2] 解放军军事交通学院汽车工程系

来源：

振动测试与诊断. | 2010年 / 30卷 / 03期

关键词：

经验模式分解; 柴油发动机; 故障诊断; 曲轴轴承; AR谱;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2010.03.023

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。

引用

页码：318 / 321+342 +342-343

页数：6

共 6 条

[1]

Performance and limitations of the Hilbert–Huang transformation (HHT) with an application to irregular water waves.[J]..Ocean Engineering.2004, 14

[2]

汽车故障诊断学.[M].肖云魁编著;.北京理工大学出版社.2006,

[3]

基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究 [J].