中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2014年
8期
1047-1053
,共7页
形态分量分析%半软阈值%包络谱%滚动轴承%故障诊断
形態分量分析%半軟閾值%包絡譜%滾動軸承%故障診斷
형태분량분석%반연역치%포락보%곤동축승%고장진단
morphological component analysis (MCA)%semisoft shrinkage%envelope spectrum%rolling bearing%fault diagnosis
滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成.提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障.算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征.
滾動軸承齣現跼部損傷時,其振動信號往往由包含軸承自身振動的諧振分量、包含軸承故障信息的遲擊分量及隨機譟聲分量構成.提齣瞭基于形態分量分析和包絡譜的滾動軸承故障診斷方法.該方法根據軸承振動信號中各組成成分的形態差異,利用改進的形態分量分析對滾動軸承故障振動信號中的諧振分量、遲擊分量和譟聲分量進行分離,然後對遲擊分量進行Hilbert包絡解調分析,根據包絡譜診斷滾動軸承故障.算法倣真和應用實例錶明,該方法能有效提取滾動軸承故障特徵.
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