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基于CEEMDAN能量熵和馬氏距離的齒輪箱軸承故障診斷方法

發(fā)布時間:2020-12-01 18:12
  針對齒輪箱軸承信號非平穩(wěn)性及其故障特征難以提取的問題,提出一種自適應(yīng)白噪聲平均總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)能量熵和馬氏距離相結(jié)合的故障診斷方法。首先采用CEEMDAN方法對非平穩(wěn)的軸承故障信號進(jìn)行分解,獲得若干階表征信號特性的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量;然后計算各IMF分量的自相關(guān)函數(shù)和相關(guān)系數(shù),以濾除信號內(nèi)的噪聲干擾和對故障特征不敏感的IMF分量;最后計算各敏感故障特征分量的能量熵,將其作為特征參數(shù)形成狀態(tài)特征向量,并使用馬氏距離判別方法對軸承的工作狀態(tài)和故障類型進(jìn)行診斷。通過對實測不同工況以及不同故障程度的齒輪箱軸承信號的分析,證明了所提方法的有效性。 

【文章來源】:機床與液壓. 2020年16期 第218-223頁 北大核心

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于CEEMDAN能量熵和馬氏距離的齒輪箱軸承故障診斷方法


不同狀態(tài)下齒輪箱軸承時域信號

故障信號,外圈,方法,混疊


由圖2可知:由于算法欠穩(wěn)定性,EMD在分解過程中出現(xiàn)了模態(tài)混疊現(xiàn)象,其中低頻分量更為明顯;EEMD方法在一定程度上抑制了模態(tài)混疊問題的產(chǎn)生,但由于參數(shù)設(shè)置的影響,使其無法完全消除向信號內(nèi)所添加的白噪聲,導(dǎo)致分解結(jié)果中產(chǎn)生了多個虛假模態(tài)分量。而CEEMDAN方法是依據(jù)信號特性向其中自適應(yīng)地添加獨立同分布的噪聲,并在總體平均的計算中彼此抵消,以降低噪聲成分對于分解結(jié)果的影響。相較于EMD和EEMD的分解結(jié)果,該方法的分解準(zhǔn)確性更高,信號分解時產(chǎn)生的模態(tài)混疊問題得到有效抑制,各IMF分量更加有效地表征了原信號的不同頻率成分。表1列出了不同分解方法在對外圈故障信號分解時所需的迭代次數(shù)?芍:雖然EMD方法所用迭代次數(shù)最少,但該方法存在嚴(yán)重的模態(tài)混疊問題,難以實現(xiàn)信號的有效分解;EEMD和CEEMDAN的總體迭代次數(shù)分別為17 800和12 635,CEEDMAN方法的總體迭代次數(shù)比EEMD方法降低了39%。由此可知,CEEMDAN方法具有更高的計算效率。

分量,算法,計算結(jié)果,信號


為選取可有效表征信號狀態(tài)特性的IMF分量,降低噪聲和虛假成分對于軸承信號能量特征提取準(zhǔn)確性的影響,采用敏感IMF分量選擇算法,分別計算CEEMDAN方法分解出各IMF分量的相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)函數(shù),結(jié)果如圖3所示。由圖3(a)可知:IMF1~I(xiàn)MF6與原信號的相關(guān)系數(shù)較大,說明IMF1~I(xiàn)MF6對軸承故障信息較為敏感,結(jié)合圖3(b)及信號的自相關(guān)函數(shù)特性可知,IMF2為高頻噪聲成分,將其剔除;谏鲜龇治,IMF1、IMF3~I(xiàn)MF6分量中包含豐富的故障特征信息,將其作為數(shù)據(jù)源,可提高信號特征提取的準(zhǔn)確性。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:2894968

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