基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障特征提取

被引:5
作者
贺东台
郭瑜
伍星
刘志琦
赵磊
机构
[1] 昆明理工大学机电工程学院云南省高校振动与噪声重点实验室
关键词
行星齿轮箱; 行星轮轴承; 自适应自参考噪声消除; 包络分析;
D O I
10.13465/j.cnki.jvs.2018.17.014
中图分类号
TH132.41 [齿轮及齿轮传动];
学科分类号
摘要
针对行星轮轴承振动信号的传递时变路径,且行星轮轴承振动信号常被齿轮啮合振动信号所湮没等问题。提出了一种基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障诊断方法。用自参考自适应消噪技术(SANC)、AR模型预白化等预处理技术以削弱齿轮啮合振动信号的干扰;基于谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)自适应求解共振带参数;采用Hilbert变换提取平方包络信号;对包络信号进行谱分析。试验结果表明该方法可以有效地揭示行星轮轴承内圈的故障特征信息。
引用
收藏
页码:101 / 106
页数:6
相关论文
共 11 条
[1]   基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断 [J].
王天杨 ;
李建勇 ;
程卫东 .
振动与冲击, 2014, 33 (18) :7-13
[2]   LMS方法的改进及联合EEMD在振动信号去噪中的应用 [J].
张袁元 ;
李舜酩 ;
胡伊贤 ;
江星星 ;
郭海东 .
振动与冲击, 2013, 32 (20) :61-66
[3]   基于AR模型和谱峭度法的滚动轴承故障诊断 [J].
石林锁 ;
沈金伟 ;
张亚洲 ;
牛武泽 .
振动与冲击, 2011, 30 (12) :257-260
[4]   基于谱峭度的滚动轴承包络分析 [J].
郭瑜 ;
郑华文 ;
高艳 ;
吴涛 .
振动测试与诊断., 2011, 31 (04) :517-521+539
[5]   AR模型应用于振动信号趋势预测的研究 [J].
徐峰 ;
王志芳 ;
王宝圣 .
清华大学学报(自然科学版), 1999, (04) :58-60
[6]   The enhancement of fault detection and diagnosis in rolling element bearings using minimum entropy deconvolution combined with spectral kurtosis [J].
Sawalhi, N. ;
Randall, R. B. ;
Endo, H. .
MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 2007, 21 (06) :2616-2633
[7]  
Fast computation of the kurtogram for the detection of transient faults[J] . Mechanical Systems and Signal Processing . 2006 (1)
[8]  
Detection and diagnosis of incipient bearing failure in helicopter gearboxes[J] . R.B. Randall. Engineering Failure Analysis . 2003 (2)
[9]  
Unsupervised noise cancellation for vibration signals: part I—evaluation of adaptive algorithms[J] . J. Antoni,R.B. Randall. Mechanical Systems and Signal Processing . 2003 (1)
[10]   Optimisation of bearing diagnostic techniques using simulated and actual bearing fault signals [J].
Ho, D ;
Randall, RB .
MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 2000, 14 (05) :763-788