【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的零部件之一,其健康状态直接影响着整个设备的安全运行.针对强噪声环境下滚动轴承早期故障特征微弱、故障识别困难这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用变分模态分解将原始振动信号分解为一系列模态分量,并基于中心频率的分布距离自适应优化模态分量的个数;然后,根据分解结果的峭度值得到冲击性最强的有效分量;最后,对该分量求包络谱以提取不同故障类型对应的特征频率.实验结果表明,该方法能较准确地提取出故障特征,实现滚动轴承健康状态的准确识别.
【机 构】
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国家能源集团宿迁发电有限公司,江苏宿迁223800;东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心,江苏南京210096
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滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的零部件之一,其健康状态直接影响着整个设备的安全运行.针对强噪声环境下滚动轴承早期故障特征微弱、故障识别困难这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用变分模态分解将原始振动信号分解为一系列模态分量,并基于中心频率的分布距离自适应优化模态分量的个数;然后,根据分解结果的峭度值得到冲击性最强的有效分量;最后,对该分量求包络谱以提取不同故障类型对应的特征频率.实验结果表明,该方法能较准确地提取出故障特征,实现滚动轴承健康状态的准确识别.
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