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基于时频维数的滚动轴承故障诊断技术应用研究

赵兴  
【摘要】:轴承作为机械设备中最常见的部件,对其状态监测及故障诊断技术的研究是目前国内外故障诊断领域的研究热点。多重分形理论可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取。针对振动信号的非线性特征,应用多重分形理论提取轴承故障特征参数,为轴承故障诊断技术研究提供了新的思路。 在时域多重分形理论的基础上,本文介绍了基于EMD的时频域转换方法,给出了具体计算方法,在此基础上结合多重分形理论,提出了一种基于时频域信号的多重分形故障诊断方法,给出了时频域多重分形的具体方法以及其数值算法;根据多重分形的定义及分形几何学相关原理,通过数学方法及信号处理的相关理论,对该算法中网格划分种数J和参数q的选取对计算结果的影响进行研究,并以此优化了J的取值范围以及q的截止条件;通过LabVIEW仿真实验对时频域多重分形方法进行验证,发现该方法可以对不同信号进行有效的识别,且与信号的能量大小及分布等因素相关,呈现一定规律性。依据此规律,进一步进行轴承故障诊断实验,实验表明,时频域多重分形方法不但可以准确地完成故障有无的判断及故障类型的诊断,而且在故障发生的早期就能够有效地诊断出来。因此,将时频域多重分形方法应用于轴承故障诊断中是一种切实可行的方法。


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