基于经验模态分解和Duffing振子的轴承故障诊断

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1、２０１０年９月农业机械学报第４１卷第９期ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１０．０９．０４３基于经验模态分解和Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的轴承故障诊断关贞珍郑海起杨云涛王彦刚（军械工程学院，石家庄０５０００３）【摘要】针对齿轮箱轴承振动信号故障信息容易被噪声淹没，且具有非线性、非平稳特性的问题，提出了基于经验模态分解（ＥＭＤ）和Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行经验模态分解，找到包含轴承故障信息的固有模态函数（ＩＭＦ），然后利用Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的分岔图找到混沌振子相轨迹发生变化

2、的内部激励力分界值，并将Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的内部激励力频率设定为轴承故障特征频率，最后从混沌振子输出相轨迹的变化来检测齿轮箱轴承故障信息。实验结果表明，基于ＥＭＤ和Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的故障诊断方法能够检测轴承故障信息。关键词：轴承故障诊断混沌振子经验模态分解＋中图分类号：ＴＨ１３３３；ＴＰ８０６３文献标识码：Ａ文章编号：１０００１２９８（２０１０）０９０２１４０４ＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＢｅａｒｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＥＭＤａｎｄＤｕｆｆｉｎｇＯｓｃｉｌｌａｔｏｒＧｕａｎＺｈｅｎｚｈｅｎＺｈｅｎｇＨａｉｑｉＹａｎ

3、ｇＹｕｎｔａｏＷａｎｇＹａｎｇａｎｇ（ＯｒｄｎａｎｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５０００３，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｉｎｇａｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｓｅａｓｉｌｙｔｏｂｅｓｕｂｍｅｒｇｅｄｉｎｈｅａｖｙｎｏｉｓｅａｎｄｗｈｏｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｓｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏ

4、ｎ（ＥＭＤ）ａｎｄＤｕｆｆｉｎｇｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｉｇｎａｌｓｕｓｉｎｇＥＭＤｔｏｆｉｎｄｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＩＭＦ）ｏｆｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｎｔｈｅｄｉｖｉｄｉｎｇｖａｌｕｅｏｆｆｏｒｃｅｍａｋｉｎｇｔｈｅＤｕｆｆｉｎｇｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｐｈａｓｅｏｒｂｉｔｃｈａｎｇｅｄｗａｓｇｏｔ，ｔｈｅｉｎｎｅｒｍｏｔｉｖａｔｉｏｎｆｏｒｃｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｗａｓｓｅｔｔ

5、ｏｔｈｅｓａｍｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｓｔｈｅｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔ，ａｔｌａｓｔｔｈｅｆａｕｌｔｗａｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆＤｕｆｆｉｎｇｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｓｐｈａｓｅｏｒｂｉｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｄｅｔｅｃｔｔｈｅｆａｕｌｔｏｆｂｅａｒｉｎｇｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＢｅａｒｉｎｇ，Ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ，Ｃｈａｏｔｉｃｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ，ＥＭＤ研究表明，Ｄｕｆｆｉｎｇ振子对噪声具有一

6、定的免疫力，引言［２～４］只能满足一定的信噪比要求，而工程信号往往传统的轴承故障诊断方法主要有时域特征值方含有多个周期成分，噪声较大，因此噪声的存在限制法和频谱分析方法，但齿轮箱中轴承的早期故障特了Ｄｕｆｆｉｎｇ振子在工程中的应用。本文针对轴承振征信号常常被齿轮及周围噪声信号所淹没，且轴承动信号的非线性、非平稳特征，首先对信号进行振动信号由于轴承游隙、刚度的变化等原因常常表ＥＭＤ分解，选取最能反应轴承故障特征的固有模态［１］现为非线性、非平稳特征，此时，传统的信号处理函数作为Ｄｕｆｉｎｇ振子的外部输入，从Ｄｕｆｆｉｎｇ振子相方

7、法往往不能很好地进行故障诊断，因此需要寻找图的变化来判断是否含有轴承故障信息。一种强噪声背景下微弱信号的识别方法。近年来，１基于混沌振子的微弱周期信号检测原理随着混沌理论应用研究的发展，人们已将混沌振子应用于强噪声背景下微弱周期信号的检测。但很多对于一个Ｈｏｌｍｅｓ型Ｄｕｆｆｉｎｇ方程所描述的非线收稿日期：２００９０７２４修回日期：２００９１００９国家自然科学基金资助项目（５５０７７５２１９）作者简介：关贞珍，讲师，博士生，主要从事机电工程和故障诊断研究，Ｅｍａｉｌ：ｇｚｚｌｅｔｔｅｒ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ第９期关贞珍等：基于

8、经验模态分解和Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的轴承故障诊断２１５性系统，其参数的微小变化有时会引起其状态发生界点为ｆ＝０８２７，为了更清楚地观察其状态变化，ｄ本质的变化，所以可以利用其状态对参数的敏感性画出Ｄｕｆｆｉｎｇ振子在分界点前后的相轨迹变化情况，对非线性系统的微弱周期信号进行检