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《基于 EEMD 和包絡(luò)分析的滾動軸承故障診斷研究-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、設(shè)備設(shè)計／診斷維修／再制造現(xiàn)代制造工程(ModemManufacturingEngineering)2014年第2期基于EEMD和包絡(luò)分析的滾動軸承故障診斷研究李丹丹，楊智良，李昌林(1安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，合肥230036；2中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精密機(jī)械與精密儀器系，合肥230027)摘要：在較大的背景噪聲中，對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行監(jiān)測，包絡(luò)分析不能從測得的振動信號中解調(diào)出故障。基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號具有非平穩(wěn)、非線性特點，提出一種新的基于EEMD和包絡(luò)分析的滾動軸承故障診斷方法，該方法首先運(yùn)用EEMD方法將振動信號分解成有限個本征模態(tài)分量和殘余量，對這些分量進(jìn)行包絡(luò)分析，可以解調(diào)出故障。通過仿真信
2、號和實際滾動軸承外圈的振動信號分析表明該方法能夠有效地識別滾動軸承的故障。關(guān)鍵詞：集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?；希爾伯特包絡(luò)分析；故障診斷；滾動軸承中圖分類號：TH165．3；TN911．7文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1671-3133(2014)02-_0129_’06FaultdiagnosisinrollingbearingsbasedonEEMDandenvelopeanalysisLiDandan，YangZhiliang，LiChanglin(ISchoolofEngineering，AnhuiAgriculturalUniversity，Hefei230036，China；2Depart
3、mentofPrecisionMachinaryInstrumentation．UniversitvofScienceandTechnologyofChina。Hefei230027，China)Abstract：Inthelargebackgroundnoise，thefaultwasnotdemodulatedfromthemeasuredvibrationsignalsbyenvelopeanalysis．Vibrationsignalsofrotatingmachineryhavethenon—stationaryandnon—linearcharacteristics．Ane
4、wmethodisproposedbasedontheensembleempiricalmodedecompositionandenvelopeanalysisfortherollingbearingfaultdiagnosis．Firstly，thevibrationsig—nalsaredecomposedintoafinitenumberofIntrinsicModeFunctions(IMFs)andoneresiduebyEEMD．Secondly，thefaultcharacteristicfrequencyisextractedfromtheIMFsbyenvelopea
5、nalysis．Itisshowedthatthismethodcaneffectivelyidentifyroll—ingbearingfaultthroughthesimulationsignalandtheactualvibrationsignalsofrollingbearingouterrace．Keywords：EEMD；Hilbertenvelopeanalysis；faultdiagnosis；rollingbearing波變換也具有自身不可避免的缺陷：干擾項的存在、0引言邊緣失真以及能量的泄漏。于是，N．E．Huang在1998機(jī)械設(shè)備中大部分都是旋轉(zhuǎn)機(jī)械，它覆蓋著動
6、年提出了一種全新的用于分析非平穩(wěn)、非線性信號的力、電力、化工、冶金及機(jī)械制造等重要工程領(lǐng)域。旋方法即希爾伯特黃變換(HHT)J。對于非平穩(wěn)、非線轉(zhuǎn)機(jī)械的速度一般都很高，對故障診斷的技術(shù)要求就性信號，經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)是強(qiáng)有力的信號時頻域特別迫切，如發(fā)電機(jī)、汽輪機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)和大型軋鋼機(jī)處理方法，把一個信號分解成本征模態(tài)分量(IMF)和等，這類設(shè)備往往是工廠的關(guān)鍵設(shè)備，其工況狀態(tài)不殘余量之和。近年來EMD已應(yīng)用于各種領(lǐng)域，例如僅影響該機(jī)器設(shè)備本身的運(yùn)行，而且還會對后續(xù)生產(chǎn)建筑結(jié)構(gòu)損傷檢測J、生物科學(xué)J，但EMD存在模態(tài)造成損失，甚至導(dǎo)致機(jī)毀人亡事故?。因此，旋轉(zhuǎn)機(jī)混疊問題，模態(tài)混疊是指1
7、個本征模態(tài)分量中包含差械是機(jī)械故障診斷的重點，而許多旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障都異很大的特征時間尺度，或者相近的特征時間尺度分和軸承相關(guān)。滾動軸承是機(jī)械中的易損元件，據(jù)統(tǒng)計布在不同的IMF中，為了抑制模態(tài)混疊，Huang等人提旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障有30％是由滾動軸承引起的，它的好出集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)，是一種噪聲輔助的數(shù)壞對機(jī)械的工作狀態(tài)影響極大j，因此對滾動軸承的據(jù)分析方法，能夠很好地還原信號的本質(zhì)，是對EMD狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有重要的現(xiàn)實意義。算法
