检索结果-南通市图书馆

机电工程 2024年第10期41卷 1853-1864页

作者：朱丹宸何伟朱群伟海军士官学校机电系安徽蚌埠233012 九江职业技术学院机械工程学院江西九江332007 海军装备部驻广州地区军事代表局广东广州510220

针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理... 详细信息

针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理了两个不同测点测得的故障信号,设定各阶模态信号与原始信号的相关系数阈值为0.1,并以此为依据确定了信号分解的最佳个数;然后,提出了加权的谐波显著性指标对初始的频带划分进行了优化,避免了信号过分解,减少了带宽过窄的无效频带,以此指标最大值为准,确定了最优模态分量;其次,借助互相关分析的优势,分析了两信号的最优模态分量以进一步增强信号的特征成分,借助快速傅里叶变换准确提取了滚动轴承的故障特征,判断了轴承故障类型;最后,利用MS-IEFD方法对仿真和实验信号进行了分析,仿真分析时构造了信噪比为-10 dB和-15 dB的信号,用以模拟不同测点信号的情况,实验分析时利用实验台测得了不同测点处的滚动轴承振动信号。研究结果表明:MS-IEFD方法能从强背景干扰中准确提取出滚动轴承故障特征,为准确判断滚动轴承故障类型提供依据;与变分模态分解(VMD)等方法相比较,可进一步突出MS-IEFD方法在弱特征提取方面的有效性。

关键词：滚动轴承故障诊断多信号频带划分互相关谱多信号改进经验傅里叶分解变分模态分解

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