基于EOE_LMD和阶次跟踪分析的变转速轴承故障诊断

作     者：张超 买买提热依木·阿布力孜 ZHANG Chao;MAIMAITIREYIMU Abulizi

作者机构：新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830017 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2024年第43卷第7期

页      面：308-316页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62163034) 新疆维吾尔自治区高校科研计划科学研究重点项目(XJEDU20161017) 

主　　题：滚动轴承 经验最优包络(EOE) 局部均值分解(LMD) 计算阶次跟踪(COT) 变转速工况 

摘      要：振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope,EOE)的局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking,COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE_LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function,PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。