基于阶比分析和EEMD的轴承故障诊断.pdf

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1、2014年5月机床与液压Mav2014第42卷第9期MACHINETO0L&HYDRAULICSV01．42No．9DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．09．047基于阶比分析和EEMD的轴承故障诊断吕建新，黄炯龙，曹红燕，陈文龙(1．武警工程大学，陕西西安710086；2．广西师范大学电子工程学院，广西桂林541004)摘要：针对轴承故障诊断中轴的转速变化影响振动信号提取的特点，将阶比分析法与总体平均经验模式分解方法相结合，提出一种研究轴承非平稳振动信号的故障诊断方法。对轴承

2、的振动信号按传统的方法在时域上进行采样，通过计算阶比跟踪将其转化为角域上的准平稳信号，对上述角域信号进行总体平均经验模态分解得出包含故障信息的模态函数分量，并对该分量进行频谱分析。应用结果表明：该方法能够有效地提取出轴承的故障特征。关键词：阶比分析；总体平均经验模式分解；轴承；故障诊断中图分类号：HI15文献标识码：A文章编号：1001—3881(2014)9—170—3BearingFaultDiagnosisBasedonOrderTrackingAnalysisandEEMDLVJianxin，HUAN

3、GJionlong，CAOHongyan，CHENWenlong(1．EngineeringUniversityofCAPF，Xi’anShaanxi710086，China；2．CollegeofElectronicEngineering，GuangxiNormalUniversity，GuilinGuangxi541004，China)Abstract：Aimedatthecharacteristicsoffaultvibrationsignalsprocesseswereaffectedbythevar

4、iablespeedofthebearinginfaultdiagnosis，anewfaultdiagnosismethodcombinedofordertrackinganalysiswithEnsembleEmpiricalModeDecomposition(EE—MD)wasproposedforstudyingofsignalsofunstablevibrationofbearing．Thebearingvibrationsignalwassampledatconstanttimeincrement

5、straditionally，andcomputerordertrackingwasusedtotransformthedataatconstantangleincrementsinane—domain．WiththemethodofEEMD，theangledomainstationarysignalwasadaptivelydecomposedintoafinitenumberofIntrinsicModeFunc—tion(IMF)containingfaultinformation．EachIMFwa

6、sanalyzedbyfrequencyspectrum．Theapplicationresultsshowthatthismeth—odcaneffectivelyextractthefaultcharacteristicsofthebearing．Keywords：Ordertrackinganalysis；EEMD；Bearing；Faultdiagnosis滚动轴承是应用最为广泛、最为重要的旋转机械希尔伯特黄变换(Hilbert—HuangTransform，设备部件之一，一般都是长期运行的易损件。因

7、此滚HHT)由美国航空航天局Dr．Huang于1998年提出，动轴承通常是机械设备中故障高发部件。与此同被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态时，滚动轴承作为机床的重要组成部件，也是机床容谱分析的一个重大突破。文献[5]将阶比分析与易发生故障的部位，其运行的好坏直接影响整台设备EMD相结合，克服了传统频谱分析在变转速轴承故的工作性能及使用寿命。因此，对滚动轴承的运行障转动中频率模糊的难题，实现了滚动轴承故障的快状态进行监{贝4并及时发现其中存在的故障隐患在机床速诊断。的使用具有十分重要的意义，这点对大

8、型复杂机床尤然而EMD算法本身也存在一些不足，如均值与甚。停止条件、端点效应、模式混淆等。为解决经典在机床的运行过程中，转速是时刻变化的，而且EMD方法模式混叠问题，Wu和Huang在对白噪声进很多故障信息往往只有在加速的过程中才能表现出行EMD分解深入研究的基础上，提出了一种新的来。在上述情况下，常用信号处理方法是在进行故障噪声辅助数据分析方法，即总体平均经验模式分解方诊断时效果往往不太好。旋转运