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小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用
被引:63
作者
:
罗忠辉
论文数:
0
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0
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0
机构:
湛江海洋大学工程学院
罗忠辉
薛晓宁
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机构:
湛江海洋大学工程学院
薛晓宁
王筱珍
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机构:
湛江海洋大学工程学院
王筱珍
吴百海
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机构:
湛江海洋大学工程学院
吴百海
何真
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机构:
湛江海洋大学工程学院
何真
机构
:
[1]
湛江海洋大学工程学院
[2]
广东工业大学机电学院
来源
:
中国电机工程学报
|
2005年
/ 14期
关键词
:
电机轴承;
早期故障诊断;
小波变换;
经验模式分解;
基本模态分量;
D O I
:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2005.14.024
中图分类号
:
TM307 [电机维护与检修];
学科分类号
:
摘要
:
电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到若干个基本模态分量(IMF),再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明:按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息,能有效诊断出轴承的早期故障。
引用
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页码:125 / 129
页数:5
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