基于经验模态分解和Duffing振子的轴承故障诊断

摘要：

针对齿轮箱轴承振动信号故障信息容易被噪声淹没,且具有非线性、非平稳特性的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和Duffing振子的轴承故障诊断方法.首先对原始振动信号进行经验模态分解,找到包含轴承故障信息的固有模态函数(IMF),然后利用Duffing振子的分岔图找到混沌振子相轨迹发生变化的内部激励力分界值,并将Duffing振子的内部激励力频率设定为轴承故障特征频率,最后从混沌振子输出相轨迹的变化来检测齿轮箱轴承故障信息.实验结果表明,基于EMD和Duffing振子的故障诊断方法能够检测轴承故障信息.

关键词：轴承、故障诊断、混沌振子、经验模态分解

所属期刊栏目：41

分类号：TH133.3;TP806+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目550775219

在线出版日期：2011-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：214-217