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拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
郭艳平
解武波
龙涛元
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第11期205-208,共4页
针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型...
针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型做数据拟合,拟合数据来自EMD(Empirical Mode Decomposition)方法对原始振动信号分解所得IMF(Intrinsic Mode Function)分量,最后将拟合结果和轴承各部件的故障特征频率作对比,可知损伤点所在部位。通过仿真、实验和现场信号的分析,验证了可通过拟合故障振动信号模型实现故障部位的准确诊断。
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关键词
滚动轴承
故障信号模型
数据拟合
EMD
遗传算法
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职称材料
题名
拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
郭艳平
解武波
龙涛元
机构
中山
火炬职业技术学院
中山天誉真空科技有限公司
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第11期205-208,共4页
基金
国家自然科学基金(61273168)
中山市科技计划项目(2013A3FC0309)
文摘
针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型做数据拟合,拟合数据来自EMD(Empirical Mode Decomposition)方法对原始振动信号分解所得IMF(Intrinsic Mode Function)分量,最后将拟合结果和轴承各部件的故障特征频率作对比,可知损伤点所在部位。通过仿真、实验和现场信号的分析,验证了可通过拟合故障振动信号模型实现故障部位的准确诊断。
关键词
滚动轴承
故障信号模型
数据拟合
EMD
遗传算法
Keywords
Rolling Bearing
Fault Signal Model
Data Fitting
EMD
Genetic Algorithm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断
郭艳平
解武波
龙涛元
《机械设计与制造》
北大核心
2017
2
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