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机构地区:[1]湛江师范学院机电工程系,广东湛江524048 [2]太原理工大学机电研究所,太原030024
出 处:《轴承》2010年第11期37-40,共4页Bearing
基 金:山西省自然科学基金资助项目(2006011056)
摘 要:研究了故障轴承振动机理、二阶循环平稳分析的解调性能、对噪声的免疫性能及其局限性。首次提出利用EMD分解项的快速Fourier变换(FFT)进行信号重构的消噪方法,并用仿真证实了其自适应消噪性能。试验分析过程中,在已有的循环平稳分析基础上,用改进的方法,即自相关单切片(SCA)和谱相关集合切片(SCD)的综合分析法,来分析EMD消噪后的试验信号。结果表明:EMD消噪可有效应用于非平稳的轴承故障信号处理;改进后的循环分析法的运算量小,抗干扰能力强;两者结合能实现轴承早期故障的快速有效诊断。The vibration mechanism of the fault bearing,the demodulation performance of second-order cyclostationary analysis,the de-noising ability and its limitations are studied.A noise eliminating method is firstly adopted by using the signal reconstruction and FFT,which is decomposed by EMD,its adaptive de-noising performance is confirmed by simulation.Then an improved method synthesizing SCA and SCD is used to analyze signals that be de-noised by EMD.The results show that the EMD de-noising technology deals with the unstable bearing fault signals effectively,and the improved analysis method has small computation and strong anti-disturbance ability.The early bearing fault can be diagnosed effectively and quickly by combining these methods.
关 键 词:滚动轴承 故障诊断 循环自相关 EMD 循环谱密度
分 类 号:TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]
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