局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的应用

被引：33

作者：

陈亚农 ^{[1
]}

郜普刚 ^{[2
]}

何田 ^{[2
]}

刘献栋 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学能源与动力学院

[2] 北京航空航天大学交通科学与工程学院

来源：

振动与冲击 | 2012年 / 31卷 / 03期

关键词：

局部均值分解; 故障诊断; 滚动轴承; 特征频率;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2012.03.020

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

局部均值分解(LMD)是在经验模态分解(EMD)的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现出较好的应用前景。改进了LMD算法,提高LMD计算速度,并利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的有效性;针对轴承故障信号的调制特点以及背景信号对故障信号的影响,提出将其应用于滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀的故障综合诊断中,结果表明LMD方法能够有效地提取出故障特征频率,对故障类型做出准确判断。

引用

页码：73 / 78

页数：6

共 9 条

[1]

基于局域均值分解的旋转机械故障特征提取方法及系统研究.[D].任达千.浙江大学.2008, 04

[2]

设备故障诊断原理、技术及应用.[M].黄文虎等编著;.科学出版社.1996,

[3]

神经网络系统理论.[M].焦李成著;.西安电子科技大学出版社.1990,

[4] The local mean decomposition and its application to EEG perception data [J].