针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量...针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量谱方法。采用LMD方法能将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,而循环频率和能量谱则分别反映了齿轮振动信号的相位调制信息以及信号能量在时频面上的分布情况,从而可以提取出齿轮振动信号的故障特征。将这两种方法应用于实际齿轮箱的故障诊断中,结果表明两种方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。展开更多
基于二阶循环平稳理论,在轴承振动信号循环相干分析的基础上,提出循环频率能量指数(cyclic energy indicator,CEI)来定量表征滚动轴承的损伤程度。轴承仿真和预设损伤实验数据表明,CEI随损伤程度增加而增加,可正确有效指示轴承损伤程度...基于二阶循环平稳理论,在轴承振动信号循环相干分析的基础上,提出循环频率能量指数(cyclic energy indicator,CEI)来定量表征滚动轴承的损伤程度。轴承仿真和预设损伤实验数据表明,CEI随损伤程度增加而增加,可正确有效指示轴承损伤程度。进行了轴承加速寿命实验,实验结果分析表明,在轴承正常运行时,CEI和有效值(RMS)一样可保持稳定状态;在轴承状态恶化时,CEI显示了比RMS更早更高的损伤灵敏度。展开更多
文摘针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量谱方法。采用LMD方法能将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,而循环频率和能量谱则分别反映了齿轮振动信号的相位调制信息以及信号能量在时频面上的分布情况,从而可以提取出齿轮振动信号的故障特征。将这两种方法应用于实际齿轮箱的故障诊断中,结果表明两种方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。
文摘基于二阶循环平稳理论,在轴承振动信号循环相干分析的基础上,提出循环频率能量指数(cyclic energy indicator,CEI)来定量表征滚动轴承的损伤程度。轴承仿真和预设损伤实验数据表明,CEI随损伤程度增加而增加,可正确有效指示轴承损伤程度。进行了轴承加速寿命实验,实验结果分析表明,在轴承正常运行时,CEI和有效值(RMS)一样可保持稳定状态;在轴承状态恶化时,CEI显示了比RMS更早更高的损伤灵敏度。