基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断

摘要

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将阶次跟踪分析与希尔波特－黄变换技术相结合，提出了基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域伪平稳信号，然后对角域信号进行经验模态分解，最后对包含轴承故障信息的高频固有模态函数进行倒阶次谱分析，就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈故障信号的分析表明，该方法能准确识别轴承的故障类型和部位。