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基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断研究

作者：张辉,张超,辛阔,等日期：2021-09-23/span> 浏览：1525 查看PDF文档

基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断研究*

张辉1,2,张超1,2*,辛阔1,2,田帅1,2

(1.内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头 014010;

2.内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室,内蒙古包头 014010)

摘要:针对傅里叶分解方法(FDM)在强噪声的环境下难以准确地提取故障特征的问题,利用FDM具有正交性、完备性及局部性的特点,及Teager能量算子(TEO)能突显信号中脉冲特征的优势,提出了一种基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用FDM按照高频到低频的搜寻方式,搜寻到了傅里叶固有模态分量信号;然后,利用峭度准则和相关系数筛选出了最优的模态信号,并对信号进行了重构;接下来对重构信号使用TEO进行处理,增强了信号中的脉冲特征;最后,在频谱图中提取了其故障特征,利用该方法对模拟信号和滚动轴承振动信号进行了分析,并且采用辛辛那提大学提供的轴承数据对其进行了实验验证。研究结果表明:所提方法明显优于FDM方法,在78Hz和236Hz处能够精确地凸显滚动轴承的故障特征频率,实现对滚动轴承故障的准确诊断。

关键词:傅里叶分解方法;Teager能量算子;峭度准则;相关系数;滚动轴承

中图分类号:TH133.3 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)07-0850-07

本文引用格式:

张辉,张超,辛阔,等.基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断研究［J］.机电工程,2021,38(7):850-856.

ZHANG Hui, ZHANG Chao, XIN Kuo, et al. Fault diagnosis of rolling bearing based on FDM and TEO［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(7):850-856.
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