基于经验模态分析的机床主轴轴承外圈非接触式故障检测方法

摘要：

针对主流机床的电机主轴轴承外圈故障检测问题,提出1种利用机床主轴电机定子电流信号进行非接触式故障诊断的方法,利用经验模态分解(EMD)对机床电机非平稳定子电流信号进行分析.采用经验模态分解方法提取定子电流信号的本征模函数(IMF)应用于维格纳分布(WVD),得到故障信号的维格纳分布轮廓图,最终利用人工神经网络进行故障样本的模式识别,可有效检测机床主轴轴承外圈缺陷.试验结果表明,在不同负载条件下,基于经验模态分解的维格纳分布定子电流监测对外圈缺陷的故障检测和诊断具有准确率高、计算量小以及检测成本低等优点,具有一定的工程实用及推广价值.

关键词：机床轴承故障检测、经验模态分解、维格纳分布、前馈人工神经网络

分类号：TH133.3

资助基金：精密机床主轴轴承工业性验证平台及性能评估体系2018YFB2000505

在线出版日期：2023-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：21-28