基于复局部均值分解和复信号包络谱的滚动轴承故障诊断方法

TK286.1; 提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法.首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数信号进行自适应分解,将分解得到的复数信号的实部和虚部包络信号组成一个复包络信号,根据复傅里叶变换具有幅值增强和综合频率特性,直接对复包络信号进行复傅里叶变换,提取的故障特征频率更为清晰.通过滚动轴承不同位置的外圈故障实验,证明了所提方法能够实现故障特征增强,可用于诊断滚动轴承微弱故障和复合故障....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in电力自动化设备 Vol. 40; no. 8; pp. 179 - 183
Main Authors 黄传金, 宋海军, 秦娜, 陈晓, 柴鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 郑州工程技术学院机电与车辆工程学院,河南郑州450044%西南交通大学电气工程学院,四川成都610031 10.08.2020
Subjects
复傅里叶变换
滚动轴承
复信号包络谱
复局部均值分解
故障诊断
早期故障
Online AccessGet full text
ISSN1006-6047
DOI10.16081/j.epae.202006016

Cover

More Information
Summary:TK286.1; 提出了一种基于复局部均值分解(CLMD)和复信号包络谱(CSES)的滚动轴承故障诊断新方法.首先通过互相垂直安装的加速度传感器采集2个方向的振动信号,并将其组成一个复数信号;然后利用CLMD对二元复数信号进行自适应分解,将分解得到的复数信号的实部和虚部包络信号组成一个复包络信号,根据复傅里叶变换具有幅值增强和综合频率特性,直接对复包络信号进行复傅里叶变换,提取的故障特征频率更为清晰.通过滚动轴承不同位置的外圈故障实验,证明了所提方法能够实现故障特征增强,可用于诊断滚动轴承微弱故障和复合故障.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202006016