机电一体化
機電一體化
궤전일체화
MECHATRONICS
2012年
7期
60-64
,共5页
包络谱%本征模态函数%滚动轴承%故障诊断%经验模态分解
包絡譜%本徵模態函數%滾動軸承%故障診斷%經驗模態分解
포락보%본정모태함수%곤동축승%고장진단%경험모태분해
针对滚动轴承故障振动信号非平稳的特征,以及传统傅里叶变换不能反映信号细节的缺陷,引入了一种基于本征模态函数包络谱的方法.首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将滚动轴承故障振动信号分解成若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和；然后,求出包含主要信息成分的IMF分量的Hilbert包络谱;最后,对照滚动轴承故障特征频率,进而判定故障类型.通过对滚动轴承内圈、外圈故障振动信号的分析处理,表明该方法能有效地提取滚动轴承的故障特征.
針對滾動軸承故障振動信號非平穩的特徵,以及傳統傅裏葉變換不能反映信號細節的缺陷,引入瞭一種基于本徵模態函數包絡譜的方法.首先,採用經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)將滾動軸承故障振動信號分解成若榦箇本徵模態函數(intrinsic mode function,IMF)之和；然後,求齣包含主要信息成分的IMF分量的Hilbert包絡譜;最後,對照滾動軸承故障特徵頻率,進而判定故障類型.通過對滾動軸承內圈、外圈故障振動信號的分析處理,錶明該方法能有效地提取滾動軸承的故障特徵.
침대곤동축승고장진동신호비평은적특정,이급전통부리협변환불능반영신호세절적결함,인입료일충기우본정모태함수포락보적방법.수선,채용경험모태분해(empirical mode decomposition,EMD)장곤동축승고장진동신호분해성약간개본정모태함수(intrinsic mode function,IMF)지화；연후,구출포함주요신식성분적IMF분량적Hilbert포락보;최후,대조곤동축승고장특정빈솔,진이판정고장류형.통과대곤동축승내권、외권고장진동신호적분석처리,표명해방법능유효지제취곤동축승적고장특정.
