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出 处:《轴承》2013年第12期47-50,共4页Bearing
摘 要:在分析发电机轴承故障机理的基础上,提出了改进EMD-CD方法用于诊断轴承故障。首先,通过计算各个IMF分量与振动信号之间灰色关联度的方法识别并消除经验模态分解中可能存在的虚假基本模态分量;其次,计算真实IMF信号的关联维数,以此作为故障特征分量;最后,通过仿真试验得到正常状态和不同故障状态下的EMD-CD数据,通过数据对比区分轴承的状态模式。Based on analysis of fault mechanism of generator bearings,the EMD-CD method is improved for diagnosis of bearing fault. Firstly,the false basic modal component in conventional empirical mode decomposition is identified and wiped out by calculating the grey correlation degree between IMFs signal and the vibration signal. Secondly,the correlation dimension of real IMF signals is calculated,and the correlation dimension is taken as fault feature component.Finally,the EMD-CD data under normal condition and different false conditions is obtained by using simulation experiment,the state model of bearings is distinguished by using data comparison.
关 键 词:滚动轴承 故障诊断 经验模态分解 灰色关联度 关联维数
分 类 号:TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]
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