文献类型：期刊文章

作　　者：林江刚[1] 胡正新[2] 李晶[3] 翟怡萌[3] 邓艾东[3]

LIN Jianggang;HU Zhengxin;LI Jing;ZHAI Yimeng;DENG Aidong(Jiangsu Engineering Consulting Center,Nanjing 210003,China;Jiangsu Economic and Information Technology Commission,Nanjing 210008,China;National Engineering Research Center of Turbo-Generator Vibration,Southeast University,Nanjing 210096,China)

机构地区：[1]江苏省工程咨询中心,南京210003 [2]江苏省经济和信息化委员会,南京210008 [3]东南大学火电机组振动国家工程研究中心,南京210096

出　　处：《动力工程学报》

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：293-298

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现低转速状态下的滚动轴承故障诊断,解决声发射(AE)波形流数据量大,计算复杂度高,不利于实时分析处理的问题,提出一种基于AE信号时序信息熵特征的局部均值分解(LMD)的时频分析方法。首先,采用分帧的预处理方法,对AE信号分帧并逐帧提取信息熵特征,建立时序特征序列,然后采用LMD时频分析方法对时序特征序列模态进行分解,最后计算一阶模态瞬时幅值的Hilbert包络曲线。结果表明:该方法提取的特征对低转速状态下内圈裂纹故障具有明显的辨识度,能有效识别出低转速状态下的滚动轴承故障。

关 键 词：滚动轴承 故障诊断 声发射 局部均值分解

分 类 号：TH133.33]