基于ITD-AR模型的故障诊断方法研究

• 作者: 王之宏 范玉刚 黄国勇
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 固有时间尺度分解 自回归模型 Teager能量算子 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子信息与自动控制
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TP165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2017.06.007

摘要

消减噪声干扰,提取振动信号故障特征是旋转机械设备故障诊断的关键问题,为此本文提出了基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)-自回归(Auto Regressive,AR)模型的故障诊断方法.首先用ITD将振动信号分解成一系列的固有旋转(Proper Rotation,PR)分量;然后通过峭度准则对PR分量进行筛选,并对峭度值大的PR分量建立AR模型;最后对AR模型进行Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)分析,绘制Teager能量频谱,提取振动信号的冲击特征.将该方法应用于滚动轴承的故障诊断,实验结果表明,该方法能够准确地提取故障特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇		54	195	7.0	12.0
2	范玉刚		48	210	8.0	12.0
3	王之宏		3	13	2.0	3.0