振动、测试与诊断
振動、測試與診斷
진동、측시여진단
JOURNAL OF VIBRATION, MEASUREMENT & DIAGNOSIS
2013年
1期
53-59
,共7页
故障诊断%轴承%双树复小波变换%经验模态分解%包络谱
故障診斷%軸承%雙樹複小波變換%經驗模態分解%包絡譜
고장진단%축승%쌍수복소파변환%경험모태분해%포락보
针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术.首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型.
針對雙樹複小波變換產生頻率混疊的缺陷,提齣瞭改進雙樹複小波變換的軸承多故障診斷方法,該方法綜閤利用瞭雙樹複小波包變換和經驗模態分解技術.首先,利用雙樹複小波變換將振動信號分解成不同頻帶的分量;然後,將各小波分量進行經驗模態分解,穫得各小波分量的主頻率分量信號;最後,計算各小波分量的主頻率分量信號的包絡譜,根據包絡譜識彆齒輪箱軸承的故障部位和類型.通過倣真信號和齒輪箱軸承多故障振動實驗信號的研究結果錶明,該方法不僅消除瞭頻率混疊現象,提高瞭信譟比和頻帶選擇的正確性,而且提高瞭從彊譟聲環境中提取瞬態遲擊特徵的能力,能有效識彆軸承的故障類型.
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