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作 者:刘鹏 李继伟 陈聪 刘申君 LIU Peng;LI Jiwei;CHEN Cong;LIU Shenjun(School of Aeronautical Engineering,Jiangsu Aviation Technical College,Zhenjiang 212134,China)
机构地区:[1]江苏航空职业技术学院航空工程学院,江苏镇江212134
出 处:《机械与电子》2024年第9期69-75,共7页Machinery & Electronics
基 金:2022年度江苏航空职业技术学院院级重点课题资助项目(JATC22010104)。
摘 要:为提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出了基于互相关系数法与峭度准则的EEMD BP滚动轴承故障诊断方法。针对由于采集仪器或外界环境因素,振动信号掺杂着不同程度的噪声造成诊断精度低的问题,首先,通过EEMD分解得到若干个IMF,消除信号的模态混叠和端点效应;其次,通过互相关系数法与峭度准则选取IMF分量进行信号重构,从而实现振动信号降噪;然后,利用BP网络对轴承进行故障诊断;最后,将基于互相关系数法、峭度准则、EEMD降噪的数据与原始数据,输入BP网络进行测试对比,验证滚动轴承诊断的有效性。结果表明,EEMD BP模型诊断精度达97.33%,比BP模型高23.16%,能够有效且准确地对轴承进行故障诊断。提出的EEMD与互相关系数法、峭度准则融合的降噪方法适用于轴承的故障诊断。In order to improve the accuracy of rolling bearing fault diagnosis,a new method of rolling bearing fault diagnosis based on EEMD BP and kurtosis criterion is proposed.The vibration signal is mixed with different levels of noise,which results in low diagnostic accuracy.Firstly,a number of IMF are obtained by EEMD decomposition to eliminate the modal aliasing and endpoint effects;secondly,the IMF component is selected by the method of cross correlation coefficient and Kurtosis criterion to reconstruct the signal,and then the vibration signal is de noised;then,the BP network is used to diagnose the bearing fault;finally,the data based on cross correlation coefficient method,kurtosis criterion,EEMD denoising and original data are input into BP network to test and compare,to verify the validity of rolling bearing diagnosis.The results show that the diagnostic accuracy of EEMD BP model is 97.33%,which is 23.16%higher than that of BP model.The noise reduction method based on the fusion of EEMD,cross correlation coefficient method and kurtosis criterion is suitable for fault diagnosis of rolling bearings.
关 键 词:集合经验模态分解 互相关系数法 峭度准则 BP网络 故障诊断
分 类 号:TH133.3[机械工程—机械制造及自动化]
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