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对于某些旋转机械(转炉、轧机)来说,一直处于变速运动,因此对变速过程的振动信号进行分析具有重要意义。滚动轴承作为其重要部件,对其升速过程的振动信号进行研究,有助于滚动轴承的故障诊断。提出了一种基于阶次跟踪和总体经验模式分解相结合的诊断方法。首先将升速过程的时域信号转化为角域信号,然后对角域信号进行总体经验模态分解,再用互相关、峭度准则对IMF分量进行提取,最后对提取到的信号进行阶次谱分析。通过实验案例的分析,能够有效的识别滚动轴承故障,进而表明本方法的有效性。 相似文献
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滚动轴承在实际工况下并非全部都是恒速运转,在某些工况下一直处于变速工作,因此对变速过程的振动信号进行研究同样具有重要意义。在其变速工作过程中,振动信号包含大量的特征信息。并且由于此类信号所表现出非平稳性的特点,如果采用传统的频谱分析法分析,结果就会出现严重的"频率模糊"现象,很难提取到故障信息。所以提出了一种基于阶次跟踪和小波包分析相结合的诊断方法。首先对升速过程时测得的原始时域信号进行等角度重采样,然后对重采样后的角域信号进行小波包分解和重构,最后对重构信号进行阶次谱分析。通过仿真信号验证和实例分析,能够对滚动轴承故障进行有效诊断,从而表明本方法的有效性。 相似文献
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