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基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用

机译:基于EMD的频率族分离法在滚动轴承故障诊断中的应用

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摘要

滚动轴承是旋转机械中最为脆弱的部件之一,旋转机械故障在很多时候与轴承的不良运转有关,轴承的不良运转又会直接影响到整台机器的稳定性。所以,能否有效及时的找到故障轴承,并对轴承的故障特征加以判断是相当重要的。本文基于希尔伯特黄变换(HHT)中的经验模态分解(EMD),将未知轴承故障信号分解为若干内禀模态函数(IMF)之和,然后对包含主要故障特征的IMF进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果表明,该方法能够准确的识别正常轴承、内圈滚道故障轴承、以及外圈滚道故障轴承。
机译:滚动轴承是旋转机械中最为脆弱的部件之一,旋转机械故障在很多时候与轴承的不良运转有关,轴承的不良运转又会直接影响到整台机器的稳定性。所以,能否有效及时的找到故障轴承,并对轴承的故障特征加以判断是相当重要的。本文基于希尔伯特黄变换(HHT)中的经验模态分解(EMD),将未知轴承故障信号分解为若干内禀模态函数(IMF)之和,然后对包含主要故障特征的IMF进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果表明,该方法能够准确的识别正常轴承、内圈滚道故障轴承、以及外圈滚道故障轴承。

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