基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断

admin · 发表于 2024-1-30 16:35:23

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滚动轴承是汽车中应用最为广泛的旋转件之一，是发动机与变速箱等汽车重要部件的承力单元。滚动轴承的转速高、负荷大，工况较为恶劣，属故障多发件，其运转性能的好坏直接影响整台汽车的性能。损伤类故障是滚动轴承的主要故障类型，对轴承系统的危害也最大。所以，对损伤类故障的监测、诊断是滚动轴承故障诊断的主要工作。由于滚动轴承故障振动信号的低信噪比特性，对早期和轻微损伤故障的诊断一直是该领域的难题。本文首先分析了滚动轴承的故障机理和振动特征，对三种典型点蚀故障的损伤模型进行了理论分析。然后，针对Hilbert变换解调分析和经验模态分解在滚动轴承故障诊断应用中存在的题目，引入了一种新的、自适应的时频域分析方法——LMD，对LMD方法中的三个关键因素——迭代终止条件、滑动平均跨度和端点效应做了详细的分析和研究，并通过仿真信号验证了改进后的LMD方法的有效性。接着，采用滚动轴承的故障模拟试验装置，设计并完成了滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀三种故障类型的故障实验；分别利用Hilbert变换解调分析和基于LMD的故障诊断方法对采集的故障信号进行处理，结果表明，基于LMD的故障诊断方法适于处理多分量的调幅调频信号，在处理低信噪比信号上有很大的优越性，能够实现对实际故障源的诊断及定位。最后，根据积累的理论知识和实践经验，开发了一套简单的滚动轴承辅助诊断专家系统。

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