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基于TET瞬态特征提取的滚动轴承早期故障诊断研究

作者：陈志刚，赵杰，张楠，等日期：2021-08-20/span> 浏览：1652 查看PDF文档

基于TET瞬态特征提取的滚动轴承早期故障诊断研究*

陈志刚1,2,赵杰1,张楠1,车昊阳3

(1.北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京 100044;

2.北京市建筑安全监测工程技术研究中心,

北京 100044;

3.中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司,陕西西安 710021)

摘要:滚动轴承运行时,其强烈的振动噪声通常会与轴承早期微弱故障叠加,导致其瞬态故障特征难以提取,因此提出了一种轴承早期微弱故障信号瞬态特征的时频分析方法。首先,通过自适应噪声集合模态分解对数据做预处理,使用峭度筛选出了有效模态分量,并进行了重构降噪;然后,对重构信号做了瞬态提取变换,并进行了瞬态特征提取;最后,利用提取到的瞬态信号进行了故障诊断;对仿真信号和实验信号进行了处理,并将其与其他常用时频分析方法进行了比较。研究结果表明:该方法可以有效地提取滚动轴承故障瞬态特征,提高复杂环境下滚动轴承故障早期信号的噪声鲁棒性;同时,时频能量特征更集中,可以清楚地看到瞬态信号的间隔,并能有效表征信号的早期故障特征频率。

关键词:滚动轴承;自适应噪声集合模态分解;时频分析;有效模态分量;瞬态提取变换

中图分类号:TH133.3 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)06-0697-08

本文引用格式:
陈志刚，赵杰，张楠，等.基于TET 瞬态特征提取的滚动轴承早期故障诊断研究[Ｊ]. 机电工程,2021,38(6):697,703-711.

CHEN Zhi-gang, ZHAO Jie,ZHANG Nan, et al. Early fault diagnosis of rolling bearings based on TET transient feature extraction[J]. Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(6):697,703-711.

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