基于EMD和Hilbert包絡(luò)解調(diào)的滾動軸承故障診斷方法研究-論文.pdf

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1、第34卷第11期煤礦機械Vo1．34No．112013年11月CoalMineMachineryNOV．20l3基于EMD和Hilbert包絡(luò)解調(diào)的滾動軸承故障診斷方法研究木呂躍剛。陳盼娣。李雨田(華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院，北京102206)摘要：滾動軸承的運行狀態(tài)會直接影響到整個旋轉(zhuǎn)機械的性能．提出一種將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert包絡(luò)分析相結(jié)合的方法對滾動軸承進行故障診斷經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解具有自適應(yīng)性。能有效地將攜帶故障信息的高頻調(diào)制信號從原信號中分離出來：利用Hilbert變換對包含滾動軸承故障所在的

2、高頻段進行包絡(luò)譜分析。提取故障特征頻率將提取的特征頻率與根據(jù)軸承型號參數(shù)和轉(zhuǎn)速所得的滾動軸承的故障特征頻率進行對比．能夠辨識出滾動軸承的故障。通過對實驗采集的滾動軸承振動信號進行分析，證明了該方法有效性和準(zhǔn)確性關(guān)鍵詞：風(fēng)電機組；振動信號；EMD分解；IMF分量；Hilbert包絡(luò)分析；故障特征頻率中圖分類號：TH133．3文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1003—0794(2013)ll一0280—03ResearchonRollingBearingDiagnosisMethodBasedonAnalysis0fEM

3、DandHilbertEnvelopeLYUYue—gang，CHENPan-di，LIYu-tian(SchoolofControlAndComputerEngineering，NoAhofChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China)Abstract：Thestateofrollingbearingwilldirectlyaffecttheperformanceofthewholerotarymachine．Inthispaperpresentsamet

4、hodofempiricalmodedecompositionandHilbertenvelopmentanalysiscombinedwiththefaultdiagnosisofrollingbearing．Empiricalmodedecompositionisadaptive，caneffectivelyseparatethehighfrequencymodulationsignalcarryingfaultinformationfromtheoriginalsignal；UsingHilberttr

5、ansformtoextractfaultcharacteristicfrequencyherollingbearingfaultwhichlocatedonhighfrequencysegment．comparisoningthecharacteristicfrequencyextractionandbasedonthefaultfeaturefrequencyofrollingbearingmodelparametersandthespeedoftheshaftcalculatedvalue，wecani

6、dentifythefaultofrollingbearing．Throughtheanalysisofthecollectedvibrationsignalsofrollingbearings，itprovesthatthemethodisvalidityandaccuracy．Keywords：windturbine；vibrationsignal；EMD；IMF；Hilbertenvelopmentanalysis；faultcharacteristicfrequency0引言是隨機的，又包含滾動體的傳

7、輸振動。其主要頻率成滾動軸承是各種旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最廣泛的一分為滾動軸承的特征頻率通常在對軸承故障診斷種通用機械部件，也是最易損壞的元件之一．它的前總是先算出軸承特征頻率作為故障診斷的依據(jù)。運行狀態(tài)會直接影響到整臺機器的性能據(jù)不完全已知軸承參數(shù)：軸承滾動體個數(shù)Z、滾動體直徑d、統(tǒng)計．旋轉(zhuǎn)機械30％的故障是因滾動軸承損壞引起軸承節(jié)徑D、接觸角、軸的轉(zhuǎn)速n、軸承所在軸轉(zhuǎn)頻的。提出基于EMD包絡(luò)解調(diào)的方法．對采集到的信fn=n／60通過已知參數(shù)可計算出表1所示的特征頻號進行EMD分解后進行包絡(luò)處理．對包絡(luò)信號進率行特

8、征提取后對比公式計算所得的軸承特征頻率．表1軸承故障特征頻率辨識滾動軸承故障程度及部位經(jīng)實際采集到的數(shù)故障公式1Z(1dc。sa據(jù)驗證，證實此種方法能有效提取故障特征頻率，軸承內(nèi)圈故障頻率一診斷軸承故障軸承外圈故障頻率fo=lZ(1一罟COSOZ)fn1滾動軸承故障特征頻率軸承滾動體故障頻率孚(1一等c。s2a滾動軸承常見的失效模式包括磨損、疲勞剝落、腐蝕以及塑性變形、膠合等。通過對軸承振動的由于實