应用EMD-AR谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

• 作者: 夏天 梁升 王新晴 肖云魁
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 交通运输
• 关键词: 经验模式分解 柴油发动机 故障诊断 曲轴轴承 AR谱
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 318-321
• 分类号: U464.1|TK418|TH133
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.03.023

摘要

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法.利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数.试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号.分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1 300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新晴	解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系	72	384	11.0	16.0
2	梁升	解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系	13	106	6.0	10.0
3	夏天	解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系	5	66	3.0	5.0
4	肖云魁	解放军军事交通学院汽车工程系	1	23	1.0	1.0