滚动轴承复合故障诊断的自适应方法研究

作者:马新娜[1];杨绍普[2] 刊名:振动与冲击 上传者:杨亚平

【摘要】铁路货车滚动轴承检测中多种故障共存的情况普遍存在。针对单通道情况下复合故障难分离和诊断的问题,提出了基于陷波器的自适应复合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承的复合故障振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),根据各个本征模态函数与原始信号的相关系数最大化原则对信号进行重构,进一步通过频谱分析识别出滚动轴承主故障。在此基础上,利用自适应陷波器系统对原始振动信号的主故障信号进行陷波处理。然后再对筛去主故障信息的信号进行次故障诊断。通过仿真和实验分析,结果表明基于陷波器的自适应复合故障诊断方法能在一定程度上满足复合故障信号分离和故障诊断的要求,具有一定的实用性。

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第35卷第 10期 振 动 与 冲 击 JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK 滚动轴承复合故障诊断的自适应方法研究 马新娜 ,杨绍普 (1.石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,石家庄 050043;2.石家庄铁道大学 机械工程学院,石家庄 050043) 摘 要 :铁路货车滚动轴承检测中多种故障共存的情况普遍存在。针对单通道情况下复合故障难分离和诊断的 问题,提出了基于陷波器的自适应复合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承的复合故障振动信号进行经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition,EMD),根据各个本征模态函数与原始信号的相关系数最大化原则对信号进行重构,进一 步通过频谱分析识别出滚动轴承主故障。在此基础上,利用自适应陷波器系统对原始振动信号的主故障信号进行陷波处 理。然后再对筛去主故障信息的信号进行次故障诊断。通过仿真和实验分析,结果表明基于陷波器的自适应复合故障诊 断方法能在一定程度上满足复合故障信号分离和故障诊断的要求,具有一定的实用性。 关键词:复合故障;滚动轴承;陷波器;经验模态分解 中图分类号:TP391.9;TH133.33 文献标志码:A DOI:10.13465/j.cnki.iVS.2016.10.023 Adaptive compound fault diagnosis of rolling bearings MA Xin.凡口 .YANG Shao-pu (1.School of Information Science and Technology,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China; 2.College of Mechanical Engineering,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China) Abstract: In the process of bearing inspection of freight cars,compound faults are prevalent.Aiming at improving the dificulty of separating the compound fault features from a single—channel vibration signal,an adaptive fault diagnosis method based on notch filter was proposed.The original compound fault vibration signals were decomposed by using the empircal mode decomposition(EMD).Then the vibration signals were reconstructed in accordance with the principle of maximum corelation coeficients between the intrinsic mode functions(IMFS)and the original signal and the spectrum analysis was utilized to identify the primary fault.Then,the primar

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