文献类型：期刊文章

作　　者：朱群伟[1] 朱丹宸[2] 张明悦[3]

Zhu Qunwei;Zhu Danchen;Zhang Mingyue(Guangzhou Military Representative Office in Zhanjiang Area,Representation Bureau of Naval Equipment Department,Zhanjiang,Guangdong 524005,China;Naval Petty Officer Academy,Bengbu,Anhui 233012,China;92601 PLA Troops,Zhanjiang,Guangdong 524009,China)

机构地区：[1]海军装备部广州局驻湛江地区军事代表室,广东湛江524005 [2]海军士官学校,安徽蚌埠233012 [3]92601部队,广东湛江524009

出　　处：《机电工程技术》

年　　份：2021

卷　　号：50

期　　号：6

起止页码：270-275

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对滚动轴承故障信息微弱且常受到强背景噪声影响,导致故障特征提取困难的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和Teager能量算子的滚动轴承弱故障特征提取方法。该方法以最大加权频域相关峭度为目标函数,对影响VMD分解的参数进行优化选取,确保获取故障特征最为明显子信号。利用Teager能量算子处理获取的最优子信号,增强故障冲击特征,并借助快速傅里叶变换准确提取出滚动轴承故障特征。将该方法运用到滚动轴承仿真和实验信号中,结果表明,提出的方法能够解决VMD参数难以选取的问题,且能从强背景噪声干扰中有效提取出滚动轴承内圈弱故障特征,实现了故障的准确识别,具有一定的实际应用价值。

关 键 词：变分模态分解  TEAGER能量算子 滚动轴承 故障特征提取

分 类 号：TH17]