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基于循环包络经验傅里叶分解的轴承故障诊断方法

作者:汪智力,肖涵,易灿灿,等 日期:2023-09-20/span> 浏览:479 查看PDF文档

基于循环包络经验傅里叶分解的轴承故障诊断方法*
汪智力1,2,3,肖涵1,2,3*,易灿灿1,2,3,黄涛1,2,3

(1.武汉科技大学 冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉 430081;2.武汉科技大学 机械传动与制造工程湖北省
重点实验室,湖北 武汉 430081;3.武汉科技大学 精密制造研究院,湖北 武汉 430081)


摘要:针对傅里叶分解方法存在过度分解、运算时间长等问题,提出了一种基于循环频谱包络的经验傅里叶分解(CEEFD)算法,并将该算法运用到滚动轴承故障诊断中。首先,对信号进行了快速傅里叶变换(FFT),获得了信号的频谱,对傅里叶频谱进行了循环包络,得到了包络曲线,减少了无用极值点的个数,抑制了噪声对分量的干扰;然后,采用改进的局部最大最小值(local max min)分割技术,对频谱包络曲线进行了频带分割;最后,构建了零相位滤波器,采用逆快速傅里叶变换(IFFT)对每个频带进行了信号重构,得到了若干个瞬时频率且具有物理意义的单分量信号;通过对仿真信号和滚动轴承实测信号的分析,并将其与经验模态分解(EMD)、经验小波变换(EWT)、傅里叶分解方法(FDM)、变分模态分解(VMD)和经验傅里叶分解(EFD)进行了实验对比验证。研究结果表明:采用CEEFD方法获得的单分量包含了更准确的故障特征信息,验证了CEEFD方法的有效性,CEEFD方法可用于轴承的故障诊断;相对于上述方法,CEEFD方法具有更高的准确精度和更强的抗噪声干扰能力。

关键词:滚动轴承;非平稳信号;傅里叶分解方法;循环频谱包络傅里叶分解;快速傅里叶变换;改进的局部最大最小值分割技术

中图分类号:TH133.33文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)07-0967-12


本文引用格式:

汪智力,肖涵,易灿灿,等.基于循环包络经验傅里叶分解的轴承故障诊断方法[J].机电工程,2023,40(7):967-977,1070.

WANG Zhi-li, XIAO Han, YI Can-can, et al. Bearing fault diagnosis method based on cyclic envelope empirical Fourier decomposition method[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(7):967-977,1070.




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