基于小波包分解和希尔伯特黄变换的滚动轴承故障诊断

基于小波包分解和希尔伯特黄变换的滚动轴承故障诊断

作者:师大云端图书馆 时间:2022-10-18 分类:参考文献 喜欢:2228
师大云端图书馆

【摘要】在各类旋转机械中,滚动轴承是一种常见的、易损伤的元件,其运行状态会影响到生产实践,有必要对它进行监测和诊断。故障特征的提取是故障诊断的关键,而现代信号处理方法恰在其中起核心作用。传统的时频分析方法,有一定的局限性,不适合分析非平稳、非线性信号。目前常用的时频分析方法有多种,本文简单介绍了相关概念和理论,并讨论了各种方法的适用范围和各自的优缺点。Hilbert-Huang变换方法具有自适应性、完备性和正交性,本文介绍了其的相关原理和算法,其中包括瞬时频率、内禀模态函数、Hilbert谱、Hilbert边际谱。正由于这些特性,Hilbert-Huang变换适用于处理非线性、非平稳信号,其应用领域非常广泛。然而实际的工作情况都很复杂,噪声会淹没故障脉冲,用原始的Hilbert-Huang变换很难得到准确的结果。本文针对希尔伯特黄变换存在模态混叠、内禀模态函数判断依据、低频部分产生无意义的内禀模态函数等问题。通过小波分析与经验模态分解的结合,对希尔伯特黄变换方法进行改进。先用小波包对信号进行分解,进行一层筛选;对筛选后的信号进行重构,然后用经验模态分解方法分解重构信号,继续第二层筛选;最后根据Hilbert谱和Hilbert边际谱,便可诊断出故障。通过将该方法用于仿真和实验信号,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。
【作者】熊星;
【导师】孔凡让;
【作者基本信息】中国科学技术大学,精密仪器及机械,2014,硕士
【关键词】滚动轴承;经验模态分解;小波包分解Hilbert-Huang变换;故障诊断;

【参考文献】
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