文献类型：期刊文章

作　　者：崔锡龙[1,2] 王红军[1,2,3] 邢济收[1,2,3] 左云波[1,2,3]

机构地区：[1]北京信息科技大学机电工程学院 [2]北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 [3]北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(51575055);科技重大专项(2015ZX04001002)资助

年　　份：2018

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：51-57

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：滚动轴承早期故障信号的特征提取通常都会受到强噪声的影响,难以得到有效信息,因此提出了广义形态滤波和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的方法。首先利用不同结构元素构成的广义形态滤波去除故障信号中噪声信息的影响,突出故障信号的冲击特征;其次运用VMD对处理过后的信号进行分解,得到若干个模态分量;然后由峭度准则选取故障信息最为丰富的模态分量进行包络谱分析,获取滚动轴承的故障特征频率。通过对仿真信号和实测数据的处理结果表明,方法对噪声的去除效果显著,获取故障特征频率也十分明显,能够作为滚动轴承故障诊断的有效方法。

关 键 词：变分模态分解  广义形态滤波  滚动轴承 故障诊断

分 类 号：TH133.33]