基于EEMD-SVD与时域分析的马田系统轴承故障诊断

论文摘要

针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法（EEMD-SVD）与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参数进行降维和优化,最终融合成单一特征参数马氏距离.分别用马氏距离监测轴承运行状态,判断初始故障发生的时刻以及演化趋势,并依据马氏距离对轴承故障发展的过程进行了划分.该方法有效地提取了振动信号时频特征并优化了马田系统基准空间,更加准确地识别了轴承初始故障发生的时间点以及更加合理地划分了轴承的退化过程.通过两组滚动轴承加速寿命试验,验证了该方法的有效性和合理性.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 剡昌锋,王伟,王慧滨,朱涛,吴黎晓

关键词: 初始故障,时频特征,马田系统,状态监测,故障阶段

来源: 兰州理工大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 兰州理工大学机电工程学院,92822部队,69224部队

基金: 国家自然科学基金(51165018,51765034)

分类号: TH133.33

页码: 39-45

总页数: 7

文件大小: 1391K

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