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基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取
  • ISSN号:1004-2539
  • 期刊名称:《机械传动》
  • 时间:0
  • 分类:TN971.1[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:河南理工大学机械与动力工程学院,河南焦作454000
  • 相关基金:国家自然科学基金(U1304523);河南省煤矿安全生产科技发展计划(HN15-55)
中文摘要:

针对滚动轴承故障信号的调制特点和其需要依靠经验来选择共振高频带的缺点,提出一种改进经验模态分解(EMD)与谱峭度法结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过EMD将滚动轴承故障信号分解为若干固有模态函数(IMF);然后通过互信息、峭度、互相关性剔除虚假IMF分量,重构故障信号;最后利用谱峭度设计最优带通滤波器,并对滤波后的信号进行包络解调分析,提取滚动轴承故障特征。滚动轴承故障实验信号分析结果表明,改进EMD与谱峭度方法能有效提取滚动轴承故障特征,且比传统包络分析方法更具优势。

英文摘要:

According to the modulation characteristic of fault signals of rolling bearings and the disadvantages of depending on the experience to select resonance high frequency band,an improved empirical mode decomposition(EMD) and spectrum kurtosis method of rolling bearing fault diagnosis is put forward.First of all,the bearing fault signal are decomposed into a number of intrinsic mode functions(IMF) through the EMD method.Then,the false IMF components is eliminated through mutual information,kurtosis and cross- correlation,the fault signal is reconstructed.Finally,the optimal band pass filter is designed by using the spectral kurtosis,then analysis of envelope demodulation spectrum of the filtered signal is carried out,the fault feature of rolling bearing is extracted.The analysis results of rolling bearing experimental signal show that,the improved EMD and spectral kurtosis method can effectively extract the fault features of rolling bearing,and has more advantages than the traditional envelope analysis method.

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期刊信息
  • 《机械传动》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:郑州机械研究所 中国机械工程学会 中国机械通用零部件工业协会齿轮分会
  • 主编:秦大同
  • 地址:郑州市嵩山南路81号
  • 邮编:450052
  • 邮箱:Jxcd@chinajournal.net.cn
  • 电话:0371-67710817 67710820
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2539
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1129/TH
  • 邮发代号:36-36
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8324