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基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
潘海洋
郑近德
+1 位作者
童宝宏
张良安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第14期92-97,共6页
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下...
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。
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关键词
稀疏带宽模态分解
阶次追踪分析
包络谱
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
被引量：
5
1
作者
潘海洋
郑近德
童宝宏
张良安
机构
安徽工业大学机械工程学院
马鞍山市安工大工业技术研究院工业机器人研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第14期92-97,共6页
基金
国家自然科学基金(51505002)
安徽高校自然科学研究项目资助(2015A080)
文摘
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。
关键词
稀疏带宽模态分解
阶次追踪分析
包络谱
滚动轴承
故障诊断
Keywords
sparse bandwidth mode decomposition
order tracking analysis
envelope spectrum
roller bearing
fault diagnosis
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
潘海洋
郑近德
童宝宏
张良安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
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