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    基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓EMD的滾動軸承故障診斷研究

    2020-10-09 10:08:02劉佳杭王偉韜劉振濤何振鵬
    科技風 2020年25期
    關鍵詞:經驗模態(tài)分解滾動軸承改進方法

    劉佳杭 王偉韜 劉振濤 何振鵬

    摘 要:經驗模態(tài)分解可根據(jù)信號本身變化進行信號分解,具有較好的自適應和時頻分辨能力,應用較為廣泛[1-3],但存在端點效應和模態(tài)混疊問題。此外,旋轉器械(軸承,轉子系統(tǒng)等)具有對稱結構,其正常和故障信號都具有循環(huán)平穩(wěn)性,本文提出基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓的EMD改進方法,并進行滾動軸承故障診斷,取得了較好的效果。

    關鍵詞:經驗模態(tài)分解;改進方法;滾動軸承;故障診斷

    1 基本理論

    經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是黃鍔[4]提出的一種處理非平穩(wěn)信號的新方法,該方法可將信號分解成一系列信號,外加一個殘余分量,這些信號分量叫做本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)。

    4 實例分析

    美國凱斯西儲大學軸承中心實驗臺如圖4所示,本章節(jié)選用SKF6205驅動端軸承滾動體損傷振動數(shù)據(jù),滾動體損傷直徑l為0.1778mm,裝置轉速為1797r/min,采樣頻率為12Khz,載荷為0HP,軸承外圈直徑為51.9989mm,內圈直徑為25.0012mm,節(jié)徑為39.0398mm,滾珠直徑為7.9400mm,滾珠個數(shù)為9,接觸角度為0。

    時域信號及頻譜如圖5和6所示。故障頻率蘊含在第五階IMF分量中,理論值為141.09Hz,改進前后IMF5頻譜如圖7所示,改進后故障頻率較改進前(153.84Hz)更接近理論計算值。

    5 結論

    本文提出了循環(huán)平穩(wěn)周期延拓的EMD改進方法,利用仿真信號和軸承故障信號驗證方法的有效性,改進方法所得故障頻率較傳統(tǒng)EMD方法更接近理論計算值,為旋轉機械故障診斷提供了一種理論參考。

    參考文獻:

    [1]Smith,Jonathan S.The local mean decomposition and its application to EEG perception data[J].Journal of The Royal Society Interface,2005,2(5):443-454.

    [2]Lei Y,Lin J,He Z,et al.A review on empirical mode decomposition in fault diagnosis of rotating machinery[J].MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING,2013,35(1-2):108-126.

    [3]Cheng J,Yu D,Tang J,et al.Local rub-impact fault diagnosis of the rotor systems based on EMD[J].Mechanism and Machine Theory,2009,44(4):784-791.

    [4]Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings A,1998,454(1971):903-995.

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