【摘 要】
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提出了一种基于信号包络的退化特征量提取方法,对滚动轴承全寿命周期振动信号进行EMD分解,找出各阶段与原始信号相关度最大的内蕴模式分量,对此内蕴模式分量进行包络谱分析,
【机 构】
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南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,210016
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提出了一种基于信号包络的退化特征量提取方法,对滚动轴承全寿命周期振动信号进行EMD分解,找出各阶段与原始信号相关度最大的内蕴模式分量,对此内蕴模式分量进行包络谱分析,预测滚动轴承故障开始发生的时间及部位,并计算此内蕴模式分量包络的幅值均值,将其作为刻画轴承健康状态的退化特征量,形成退化特征序列,根据经验设定轴承失效对应的退化特征量阀值.用退化特征量序列训练新陈代谢灰色模型,用此模型预测退化特征量的变化趋势,估计退化特征量到达阀值的时间,并据此来预测滚动轴承的疲劳寿命.通过对ZA-2115双列轴承试验分析,结果表明,此种退化特征量提取方法结合灰色预测方法可以有效地预测出滚动轴承故障开始发生的时间、部位以及疲劳寿命.
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