發(fā)布時間：2020-12-04 06:47

　　滾動軸承早期故障特征微弱且提取困難,考慮轉(zhuǎn)頻對故障包絡信號的影響,提出改進包絡譜特征因子（EDF）,基于EDF提出優(yōu)化變分模態(tài)分解方法（OVMD）。對滾動軸承正常、內(nèi)圈及外圈狀態(tài)進行OVMD分解,以EDF最大值作為篩選標準提取有效故障分量進行包絡分析。結(jié)果表明:OVMD分解帶有沖擊分量信號,具有較高準確性,分解分量與原分量具有95%以上相似度;通過EDF最大值對分解分量進行提取,所獲分量具有明顯故障特征,并可排除轉(zhuǎn)頻對故障特征頻的干擾;采用OVMD-EDF故障提取方法,并進行包絡分析,可對不同故障程度的內(nèi)圈、外圈故障進行精準故障診斷。 

【文章來源】：熱能動力工程. 2020年04期 第52-61頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

BIMF5分量的包絡譜

VMD算法流程

故障診斷流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2897178