针对滚动轴承的故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和神经网络的滚动轴承诊断方法。该方法首先对信号进行局部均值分解,将其分解为若干个PF分量(Product function,简称PF)之和,再...针对滚动轴承的故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和神经网络的滚动轴承诊断方法。该方法首先对信号进行局部均值分解,将其分解为若干个PF分量(Product function,简称PF)之和,再选取包含主要故障信息的PF分量进行进一步分析,从这些分量中提取时域统计量和能量等特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类别。通过对滚动轴承正常状态,内圈故障和外圈故障的分析,表明了基于LMD与神经网络的诊断方法比基于小波包分析与神经网络的诊断方法有更高的故障识别率,同时也证明了该方法可以准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。展开更多
滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean de-composition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承...滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean de-composition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF(product function,简称PF)分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.展开更多
变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承...变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用阶次跟踪采样将时域滚动轴承故障振动信号转换到角域;然后,对角域信号进行LMD分解得到若干个乘积函数(product function,简称PF)分量;最后,对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析,判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承实验故障振动信号的分析,结果表明该方法能有效地应用于变转速工况下的滚动轴承故障诊断。展开更多
文摘针对滚动轴承的故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和神经网络的滚动轴承诊断方法。该方法首先对信号进行局部均值分解,将其分解为若干个PF分量(Product function,简称PF)之和,再选取包含主要故障信息的PF分量进行进一步分析,从这些分量中提取时域统计量和能量等特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类别。通过对滚动轴承正常状态,内圈故障和外圈故障的分析,表明了基于LMD与神经网络的诊断方法比基于小波包分析与神经网络的诊断方法有更高的故障识别率,同时也证明了该方法可以准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。
文摘滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean de-composition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF(product function,简称PF)分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.
文摘变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用阶次跟踪采样将时域滚动轴承故障振动信号转换到角域;然后,对角域信号进行LMD分解得到若干个乘积函数(product function,简称PF)分量;最后,对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析,判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承实验故障振动信号的分析,结果表明该方法能有效地应用于变转速工况下的滚动轴承故障诊断。