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EMD降噪和谱峭度法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

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第3期苏文胜等:EMD降噪和谱峭度法在滚动轴承早期故障诊断中的应用21

范围内,峭度值最大,信噪比也最高,使用该滤波器对原信号滤波,滤波后信号再使用平方包络解调,得到包络谱如图4(b)所示,可以找到内环故障频率68.75Hz,说明使用谱峭度法是有效的,但效果不是特别明显。

采用本文提出的方法,先对原信号进行EMD降噪处理,从而降低了低频干扰影响,突出高频共振成分,提高了分析信号的峭度值,其快速峭度图如图4(c)所示,带通滤波器的中心频率取为5200Hz,带宽为800Hz,此时最大峭度值为14.3,较原来的4.5提高了很多,平方包络谱如图4(d),此时,内环故障频率68.75Hz及其倍频已经可以明显地看出来了。

图4(a)、(b)分别为原始信号的快速峭度图和包络谱图(C)、(d)分别为重构信号的快速峭度图和包络谱图

Fig.4(a)Fastkurtogramoftheoriginalsi酬,(b)Envelopespectrumoforiginalsignal,(e)Fastkurtogramofthereconsructedsignal,(d)Envelopespectrumofthereconstructionsignal5结论

滚动轴承早期故障信号通常被强烈的背景噪声淹

没,提取故障特征十分困难,需对信号进行降噪处理,已有的小波降噪方法选择小波基和阈值参数比较困难,而EMD是数据自适应的,结合互相关系数和峭度准则的

EMD降噪,可以突出信号高频共振成分,减少低频干扰,提高峭度值。共振解调是一种常用的滚动轴承故障诊断方法,但其带通滤波器的选择通常需要操作者的经验和历史数据,而谱峭度对隐藏于噪声中的瞬态冲击非常敏感,可用于自动确定带通滤波器参数。EMD降噪与谱峭度的结合,可以更好地诊断滚动轴承早期故障,工程实际

信号分析验证了本文提出方法的有效性。

参考文献

[1]梅宏斌.滚动轴承振动监测与诊断——理论?方法?系统[M].北京:机械工业出版社,1996.

[2]丁康,陈健林,苏向荣.平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展[J].振动工程学报,2003,16(1):1—10[3]HoD,RandallRB.Optimisationofbearingdiagnostictech?

niquesusingsimulatedandactualbearingfaultsignals[J].

MechanicalSystemsandSignalProcessing,2000,14(5):

763—788.

[4]何岭松,李巍华.用Morlet小波进行包络检波分析[J].振动工程学报,2002,15(1):119—122.

[5]NikolaouNG,AntoniadisIA.Demodulationofvibrationsig-nalsgeneratedbydefectsinrollingelementbeatingsusing

complexshiftedMorletwavelet[J].MechanicalSystemsand

SignalProcessing,2002,16(4):677—694.

[6]胡晓依,何庆复,王华胜,等.基于sTl丌的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用[J].振动与冲击,

2008,27(2):82—86.

[7]石林锁.滚动轴承故障检测的改进包络分析法[J].轴承,2006(2):36—39.

[8]HuangNE,ShenZ,LongSR.Theempiricalmodedecom-positionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnonsta-

tionarytimeseriesanalysis[J].Proc.R.Soc,1998,454:903

—905.

[9]胡红英,马孝江.基于局域波分解的信号降噪算法[J].农业机械学报,2006,37(1):118—120.

[10]DwyerRF.Detectionofnon-Gaussiansignalsbyfrequencydomainkurtosisestimation[C].InternationalConferenceOn

Acoustics,Speech,andSignalProcessing,Boston,1983,

607—610.

[11]AntoniJ.Thespectralkunosis:Ausefultoolforeharacteris-

ingnon—stationarysignals[J].MechanicalSystemsandSignal

Processing,2006,20:282—307.

[12]AntoniJ,RandallRB,Thespectralkurtosis:Applicationtothevibratorysurveillanceanddiagnosticsofrotatingmachines

[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2006,20:

308—331.

[13]AntoniJ.Fastcomputationofthekurtogramforthedetectionoftransientfaults『J1.MechanicalSystemsandSignalPro-

cessing,2007,21:108—124.

[14]SawalhiN,RandallRB,EndoH.Theenhancementoffaultdetectionanddiagnosisinrollingelementbeatingsusingmini-

mumentropydeconvolutinncombinedwithspectralkurtosis

[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing。2007,21:

2616—2633. 万方数据

EMD降噪和谱峭度法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

作者:苏文胜, 王奉涛, 张志新, 郭正刚, 李宏坤, SU Wen-sheng, WANG Feng-tao,ZHANG Zhi-xin, GUO Zheng-gang, LI Hong-kun

作者单位:大连理工大学,机械学院振动工程研究所,大连,116023

刊名:

振动与冲击

英文刊名:JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK

年,卷(期):2010,29(3)

被引用次数:22次

参考文献(14条)

1.梅宏斌滚动轴承振动监测与诊断--理论@方法@系统 1996

2.丁康;陈健林;苏向荣平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展[期刊论文]-振动工程学报 2003(01)

3.Ho D;Randall R B Optimisation of bearing diagnostic techniques using simulated and actual bearing fault signals[外文期刊] 2000(05)

4.何岭松;李巍华用Morlet小波进行包络检波分析[期刊论文]-振动工程学报 2002(01)

5.Nikolaou N G;Antoniadis I A Demodulation of vibration signals generated by defects in rolling element bearings using complex shifted Morlet wavelet[外文期刊] 2002(04)

6.胡晓依;何庆复;王华胜基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用[期刊论文]-振动与冲击2008(02)

7.石林锁滚动轴承故障检测的改进包络分析法[期刊论文]-轴承 2006(02)

8.Huang N E;Shen Z;Long S R The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[外文期刊] 1998(1971)

9.胡红英;马孝江基于局域波分解的信号降噪算法[期刊论文]-农业机械学报 2006(01)

10.Dwyer R F Detection of non-Gaussian signals by frequency domain kurtosis estimation 1983

11.Antoni J The spectral kurtosis:A useful tool for characterising non-stationary signals[外文期刊] 2006(2)

12.Antoni J;Randall R B The spectral kurtosis:Application to the vibratory surveillance and diagnostics of rotating machines[外文期刊] 2006(2)

13.Antoni J Fast computation of the kurtogram for the detection of transient faults[外文期刊]

2007(1)

14.Sawalhi N;Randall R B;Endo H The enhancement of fault detection and diagnosis in rolling element bearings using minimum entropy deconvolution combined with spectral kurtosis[外文期刊] 2007(6)

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1.王晓冬.何正嘉.訾艳阳滚动轴承故障诊断的多小波谱峭度方法[期刊论文]-西安交通大学学报2010,44(3)

2.基于EMD的多尺度形态学解调方法及其在机械故障诊断中的应用[期刊论文]-振动与冲击2009(11)

3.蔡艳平.李艾华.石林锁.白向峰.沈金伟.CAI Yan-ping.LI Ai-hua.SHI Lin-suo.BAI Xiang-feng.SHEN Jin-wei 基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析[期刊论文]-振动与冲击2011,30(2)

4.沈金伟.石林锁.SHEN Jin-wei.SHI Lin-suo滚动轴承故障诊断的改进小波变换谱峭度法[期刊论文]-轴承

2010(8)

5.张亚洲.石林锁.秦亮.ZHANG Ya-zhou.SHI Lin-suo.QIN Liang基于谱峭度法和自适应遗传算法的轴承故障诊断[期刊论文]-轴承2010(3)

引证文献(22条)

1.陈彦龙.张培林.李兵.徐超.王国德基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断[期刊论文]-计算机工程 2012(19)

2.陈琼英基于 AR 双谱及其切片的溢流阀故障诊断[期刊论文]-液压与气动 2012(6)

3.毛伟.周萌.余刃基于轴频电场的舰船主轴系故障诊断研究[期刊论文]-船舶力学 2013(4)

4.袁幸.朱永生.洪军.张优云滚动轴承局部损伤的完备预测模型与GID评估[期刊论文]-振动与冲击 2011(9)

5.张睿凡.孔凡让基于谱峭度法的滚动轴承故障诊断研究[期刊论文]-现代制造工程 2012(6)

6.黄梦.王传菲.李慧梅.姚炽伟EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用[期刊论文]-装甲兵工程学院学报2013(3)

7.黄梦.安钢.王远涛.姚炽伟改进EMD分解自相关解调的变速箱故障诊断[期刊论文]-四川兵工学报 2013(9)

8.钟先友.曾良才.赵春华.陈保家基于B样条本征时间尺度分解和对角切片谱的轴承故障诊断[期刊论文]-振动与冲击 2013(23)

9.李宏坤.赵长生.周帅.郭义杰基于小波包—坐标变换的滚动轴承故障特征增强方法[期刊论文]-机械工程学报2011(19)

10.唐贵基.王晓龙基于局部均值分解和切片双谱的滚动轴承故障诊断研究[期刊论文]-振动与冲击 2013(24)

11.张锐戈.谭永红载荷鲁棒的滚动轴承早期故障诊断[期刊论文]-振动、测试与诊断 2013(6)

12.秦毅.王腾.何启源.任兵高密度小波变换在滚动轴承复合故障诊断中的应用[期刊论文]-重庆大学学报 2013(3)

13.朱瑜.王海洋基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究[期刊论文]-煤矿机械 2012(4)

14.周晓君.刘胜兰基于集合谱峭度法的轴承故障诊断[期刊论文]-舰船科学技术 2013(9)

15.罗荣.田福庆.李克玉.丁庆喜卷积型小波变换实现及机械早期故障诊断应用[期刊论文]-振动与冲击 2013(7)

16.周智.朱永生.张优云.朱川峰.王鹏基于EEMD和共振解调的滚动轴承自适应故障诊断[期刊论文]-振动与冲击2013(2)

17.胡爱军.马万里.唐贵基基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法[期刊论文]-中国电机工程学报 2012(11)

18.魏巍.彭涛基于EMD模态能量分析的滚动轴承故障特征提取[期刊论文]-湖南工业大学学报 2012(3)

19.肖森.于学兵基于EMD和Teager能量的滚动轴承故障诊断[期刊论文]-农业装备与车辆工程 2014(1)

20.郭宝良.段志善.郑建校.史丽晨.东亚斌振动机械滚动轴承单点点蚀故障诊断研究[期刊论文]-振动工程学报2012(5)

21.张志刚.石晓辉.施全.汤宝平基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取[期刊论文]-振动、测试与诊断2013(3)

22.张倩.张志新.王亮基于振动测试的滚动轴承故障诊断技术进展[期刊论文]-风机技术 2012(1)

引用本文格式:苏文胜.王奉涛.张志新.郭正刚.李宏坤.SU Wen-sheng.WANG Feng-tao.ZHANG Zhi-xin.GUO Zheng-gang.LI Hong-kun EMD降噪和谱峭度法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[期刊论文]-振动与冲击 2010(3)

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