基于EMD的异步电动机轴承故障诊断技术的研究

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1、中北大学学位论文基于F：MD的异步电动机轴承故障诊断技术的研究捅要在工程实际中，环境影响、电机固有不对称、噪声干扰等因素将导致电机体现某些“虚假”特征，这可能混淆电机轴承初发故障特征，造成误判。如何兼顾高灵敏度与高可靠性，实现异步电动机轴承初发故障检测已经成为当前待解决的关键问题、难点问题。传统的异步电动机轴承初发故障检测的信号处理方法都是基于傅立时变换的，而傅立叶变换只能分析频率不随时间变换的线性、平稳信号。因此本文将一种新的信号分析方法——经验模态分解法(EMD)引入到异步电动机滚动轴承故障诊断当中。EMD适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。本文目的在于研究用EMD

2、分解法和Hilbert边际谱来对异步电动机滚动轴承进行故障诊断，其主要内容如下：1．介绍异步电动机故障和滚动轴承故障诊断基础知识。研究了滚动轴承振动信号产生的机理，滚动轴承故障的形式，以及不同的振动类型，并给出了故障特征频率的计算公式，说明了利用滚动轴承振动信号对其进行诊断的可行性。2．对EMD分解法的理论进行了研究，探讨了该方法产生的端点效应问题，提出了改进的信号延拓技术：利用Matlab编写了EMD分解法以及其后的Hilbert边际谱的整套程序，以仿真信号进行分析，验证了该方法有效性。3．做异步电动机轴承的故障实验，利用采集到的异步电动机滚动轴承保持架故障数据做EMD分解并对其进行

3、Hilbert边际谱分析，进行故障诊断，结果表明此方法有效的诊断了异步电动机轴承早期较弱的故障；并引用他人实验的滚动轴承内圈故障数据做EMD分解并对其进行Hilbert边际谱分析，进行故障诊断，获得较好的诊断结果。关键词：异步电动机，滚动轴承，故障诊断，EMD，所舾e，．t边际谱中北大学学位论文ResearchofInductionMotorBearingFauItDiagnosisSystemBasedonEMDAbstractInengineering，environmentalimpact，inherentmotorasymmetry,noiseandotherfactorswi

4、llleadtosome“false”characteristicsoftheinductionmotormanifestation，whichmayconfusecharacteristicsoftheinitialissuanceofthefaultofthemotorbearing，resultinginmiscarriageofjustice．Howtoensureahighsensitivityandhighreliability,andrealizetheinitialissuancefaultdetectionoftheinductionmotorbearinghasbe

5、comethekeyissuesanddifficultproblemstoberesolved．Traditionalsignalprocessingmethodsofinductionmotorbearingfaultdiagnosisarebasedonthefouriertransform，butfouriertransformonlyanalysisnotlinear,steadysignal．Soitisessentialtochooseappropriatesignalprocessingmethodsthataresuitablefornonstationarysign

6、alstoextractfaultfeature．Therefore，inthispaper,EMDwillbeintroducedintoinductionmotorbearingfaultdiagnosis，whichsuitableforanalysisofnon-linear,non—stationarysignalsequenceandhashighSNR．Thispaper’SaimistoextractfaultfeatureofasynchronousmotorbeatingsystembyusingEMDandhilbert—marginalspectrum，them

7、ainworkisasfollows：1．Introducedbasicknowledgeoftheinductionmotorfaultdiagnosisandrollingbearingfaultdiagnosis．Studiedthemechanismofrollingbearingvibration，formsofrollingbearingfailureanddifferenttypesofvibration，givenformula