基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法
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安徽工业大学机械工程学院 马鞍山,243032

作者简介:

通讯作者:

郑近德,男,1986年3月生,博士、教授、博士生导师。主要研究方向为设备状态监测与故障诊断、非平稳信号处理、模式识别及非线性动力学。E-mail:lqdlzheng@126.com

中图分类号:

TH165.+3

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(51975004);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2019A0053)


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    摘要:

    针对滚动轴承单通道信号信噪比较低、不能全面和准确表征故障特征等问题,提出了一种基于全矢谱和自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算互为垂直的两通道振动信号的自相关谱峭度图,得到信号中最佳频带的位置,并提取重构信号;其次,为了保证信号故障信息的全面性和获取精确故障特征信息,计算重构信号的全矢包络谱;最后,分析全矢包络谱中的故障特征进行故障诊断。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度和自相关谱峭度图等方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征频率,提高故障诊断的精确性。

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  • 收稿日期:2020-09-17
  • 最后修改日期:2021-01-05
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  • 在线发布日期: 2023-06-27
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