Please wait a minute...
浙江大学学报(工学版)
J4  2005, Vol. 39 Issue (6): 826-829    
论文     
基于切片双谱分析的滚动轴承故障识别研究
孙晖（浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州 310027）
赵菁（浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州 310027）
朱善安（浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州 310027）
 全文: PDF 
摘要：

针对滚动轴承故障识别问题，提出基于共振解调理论和高阶谱分析相结合的新方法.讨论了双谱理论和双谱对角切片的特性，分析了故障滚动轴承振动信号的特点.利用希尔伯特（Hilbert）变换构造原始振动信号的解析信号，求取信号的包络，计算包络信号的对角切片双谱，提取由于滚动轴承二次相位耦合产生的非线性特征，得到滚动轴承的故障特征频率，识别滚动轴承的故障模式.试验和理论分析表明，利用该方法可以有效地将正常轴承和内滚道伤轴承、外滚道伤轴承的振动信号进行分离.该方法保留了信号的相位信息, 并且能够有效地抑制噪声，在降维的同时简化了算法.
关键词： 滚动轴承;  共振解调;  对角切片;  双谱分析;  故障识别    
出版日期: 2005-06-20
作者简介: 孙晖(1971—)，男，浙江桐庐人，讲师，从事信号处理及应用研究. E-mail: sunroam@263.net
服务　　
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章　　
孙晖
赵菁
朱善安

引用本文:

孙晖 赵菁 朱善安. 基于切片双谱分析的滚动轴承故障识别研究[J]. J4, 2005, 39(6): 826-829.

SUN Hui, DIAO Jing, SHU Shan-An. . J4, 2005, 39(6): 826-829.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2005/V39/I6/826

[1] 程卫东,赵德尊　. 用于滚动轴承转频估计的EMD软阈值降噪算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(3): 428-436.
[2] 裘日辉, 刘康玲, 谭海龙, 梁军. 基于极限学习机的分类算法及在故障识别中的应用[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(10): 1965-1972.
[3] 杨朝晖, 张进华, 洪军, 姚建国, 王煜. 超高精度滚动轴承旋转精度测试系统误差分析[J]. 浙江大学学报(工学版), 2014, 48(6): 1095-1101.
[4] 杨朝晖, 张进华, 洪军, 姚建国, 王煜. 超高精度滚动轴承旋转精度测试系统误差分析[J]. J4, 2014, 48(1): 0-00.
[5] 杨茂, 李小龙. 基于仿真数据的旋翼系统故障识别[J]. J4, 2013, 47(12): 2188-2194.
[6] 杨先勇, 周晓军, 林勇, 张文斌, 沈路. 基于V-detector算法的滚动轴承故障诊断方法[J]. J4, 2010, 44(9): 1805-1810.
[7] 杨先勇, 周晓军, 张文斌, 杨富春. 基于局域波法和KPCA-LSSVM的滚动轴承故障诊断[J]. J4, 2010, 44(8): 1519-1524.
[8] 邓武, 陈荣, 宋英杰. 基于计算智能技术融合的故障识别方法[J]. J4, 2010, 44(7): 1298-1302.
[9] 林勇, 周晓军, 张文斌, 杨先勇. 基于形态小波理论和双谱分析的滚动轴承故障诊断[J]. J4, 2010, 44(3): 432-439.
[10] 杨先勇,周晓军,张文斌,杨富春,林勇. 基于形态小波和S变换的滚动轴承故障特征提取[J]. J4, 2010, 44(11): 2088-2092.
[11] 林勇, 周晓军, 杨先勇, 等. 基于双谱识别和人工免疫网络的智能故障检测[J]. J4, 2009, 43(10): 1777-1782.
[12] 杨将新 曹冲锋 曹衍龙 宋京伟. 内圈局部损伤滚动轴承系统动态特性建模及仿真[J]. J4, 2007, 41(4): 551-555.
[13] 孙晖 朱善安. 基于自适应滤波的滚动轴承故障诊断研究[J]. J4, 2005, 39(11): 1746-1749.