【摘 要】
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滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义.为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行诊断.针对MCKD算法受移位数(M),滤波器阶数(L)和冲击信号周期(T)特别依赖于经验的选择,选用动态粒子群算法对其进行优化,以降低噪声信号干扰,突出由故障激发的脉冲信号.再利用HHT算法得到信号包络谱,可以更好的识别不同故障类型.将VS与MATLAB相结合,可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下.利用
【机 构】
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大连交通大学自动化与电气工程学院 大连116021;大连交通大学轨道交通装备设计与制造技术国家地方联合工程研究中心 大连116021
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滚动轴承作为牵引电机的重要部件之一,其故障诊断的准确性对保证牵引电机的正常运转具有重要的意义.为提高轴承故障诊断的准确性及有效性,选用最大相关峭度解卷积(MCKD)结合希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行诊断.针对MCKD算法受移位数(M),滤波器阶数(L)和冲击信号周期(T)特别依赖于经验的选择,选用动态粒子群算法对其进行优化,以降低噪声信号干扰,突出由故障激发的脉冲信号.再利用HHT算法得到信号包络谱,可以更好的识别不同故障类型.将VS与MATLAB相结合,可实现诊断算法应用到高级开发语言环境下.利用CWRU轴承数据集对算法进行验证,验证结果表明,该方法能够有效增强故障特征,得到轴承内圈故障频率为162 Hz,轴承内圈故障频率为108 Hz,可准确识别轴承的故障类型.
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