局部均值分解在旋转机械复合故障诊断中的应用

被引：21

作者：

徐继刚 ^{[1
]}

赵荣珍 ^{[1
,2
]}

朱永生 ^{[3
]}

于昊 ^{[1
]}

机构：

[1] 兰州理工大学计算机与通信学院

[2] 兰州理工大学机电工程学院

[3] 西安交通大学润滑理论及轴承研究所

来源：

噪声与振动控制 | 2012年 / 32卷 / 05期

关键词：

振动与波; 局部均值分解; 轴; 轴承; 齿轮箱; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,开展一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)的旋转机械复合故障诊断方法研究。该方法首先通过局部均值分解方法将振动信号分解为若干个PF分量(product function)和一个残余分量之和,然后通过计算各PF分量与原始复合故障信号的相关系数来确定包含故障特征信息的主要成分;最后针对主要成分中的低频分量进行频谱分析从而提取轴的故障特征。针对主要成分中的高频分量采用包络谱分析提取调制故障特征,即提取轴承故障特征。对齿轮箱的轴承、轴复合故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性和可行性。

引用

页码：144 / 149

页数：6

共 10 条

[1]

局部均值分解在齿轮故障诊断中的应用研究 [J].

何田 ;

林意洲 ;

郜普刚 ;

申永军 .

振动与冲击, 2011, 30 (06) :196-201

[2]

一种新的旋转机械升降速阶段振动信号的瞬时频率估计算法 [J].

赵晓平 ;

赵秀莉 ;

侯荣涛 ;

郑钰辉 ;

杨文平 .

机械工程学报, 2011, 47 (07) :103-108

[3]

Satellite fault diagnosis method based on predictive filter and empirical mode decomposition.[J]..Journal of Systems Engineering and Electronics.2011, 01

[4]

基于第2代小波和EMMD的转子系统复合故障诊断 [J].