基于非平穩(wěn)時序分析的滾動軸承故障診斷方法研究.pdf

1、滾動軸承振動信號是由不同零部件振動耦合而成，且滾動軸承工作環(huán)境極為復雜，因此具有非常明顯的非平穩(wěn)性，如何從振動信號中提取能夠準確反應滾動軸承工作狀態(tài)的特征量成為對其進行故障診斷關鍵所在。本文以對滾動軸承振動信號的分析為基礎，重點研究了基于時序分析的經(jīng)驗模態(tài)分解和時變自回歸模型方法在滾動軸承故障診斷中的應用。
　　針對經(jīng)驗模態(tài)分解后選擇固有模態(tài)函數(shù)時具有盲目性的問題，提出一種基于能量閥值的固有模態(tài)函數(shù)篩選方法，實現(xiàn)了對各固有模態(tài)函數(shù)

2、進行自適應篩選的目的，進而實現(xiàn)對信號故障信息的重構(gòu)，為進一步的特征提取打下基礎。
　　針對傳統(tǒng)的EMD能量特征提取方法在滾動軸承故障診斷中識別率較低的問題，通過將正常信號視為歷史信號，提出一種提取相同工況條件下正常信號與故障信號各固有模態(tài)函數(shù)能量比構(gòu)建特征向量的特征提取方法，對有效提取滾動軸承的運行特征，進而實現(xiàn)軸承的在線故障診斷，提供了一種新的解決思路。
　　針對傳統(tǒng)TVAR模型特征提取中存在建模不準確的問題，提出一種提取