基于MED-EMD和切片双谱的滚动轴承故障特征提取

• 作者: 刘邱祖 李延峰 王志坚 韩振南
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 风电齿轮箱 EMD MED 切片双谱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.33|TH213.3
• 字数: 1997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2017.11.015

摘要

针对风电齿轮箱中轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出了基于最小熵反褶积(MED)、经验模态分解(EMD)和切片双谱相结合的方法来提取轴承的微弱故障特征.通过MED-EMD将原始信号降噪分解为多个本征模态函数(IMF),对与原始信号相关性强的IMF分量进行切片双谱分析,从而提取微弱故障特征频率.对仿真信号和风电齿轮箱轴承实测信号的分析表明:选取MED作为EMD的前置滤波器能够弥补强背景噪声下EMD分解的不足,切片双谱分析能够抑制高斯噪声,提高信噪比,得到了风电齿轮箱故障产生于中间齿轮轴电动机侧轴承内圈点蚀的正确判断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩振南	太原理工大学机械工程学院	82	524	12.0	19.0
2	刘邱祖	太原理工大学机械工程学院	51	208	8.0	12.0
3	王志坚	中北大学机械与动力工程学院	25	55	4.0	6.0
4	李延峰	太原理工大学机械工程学院	3	8	2.0	2.0