基于三分法EMD和Autogram的滚动轴承故障诊断
针对强噪声下滚动轴承故障微弱,特征频率难以提取致使无法精准诊断故障的问题,提出了基于三分法经验模态分解融合Autogram阈值算法的故障诊断方法,在采用EMD对信号初步降噪时,提出一种基于M指标的三分法EMD将所有固有模态函数重构成3个分量(记M1,M2,M3),M2即为所需的故障分量;选用Autogram算法处理M2分量确定共振频带,对共振信号做阈值包络谱处理,得到3种阈值频谱,根据阈值谱中故障特征频率诊断滚动轴承故障类型.采用了仿真信号结合滚动轴承的内、外圈实测数据试验方法证明了该方法的有效性,实验结果证明该方法故障诊断率可达95%以上.
三分法EMD、Autogram、阈值频谱、滚动轴承、故障诊断
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TH137;TP277
2022-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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