文献类型：期刊文章

作　　者：夏天[1] 王新晴[1] 肖云魁[2] 梁升[1]

机构地区：[1]解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系,南京210007 [2]解放军军事交通学院汽车工程系,天津300161

出　　处：《振动．测试与诊断》

年　　份：2010

卷　　号：30

期　　号：3

起止页码：318-321

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。

关 键 词：经验模式分解 柴油发动机 故障诊断 曲轴轴承 AR谱  

分 类 号：U464.1] TK418]