[发明专利]一种滚动轴承故障识别与趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种滚动轴承故障识别与趋势预测方法，属于旋转机械故障诊断领域。该方法主要包括5个步骤：获取轴承在正常及故障状态下的振动信号，作为原始信号；运用EMD将原始信号分解为有限个IMF分量；根据相关分析选择典型的IMF分量，并将这些分量进行求和，得到重组信号；运用FK算法对重组信号进行处理，自动获取用于包络分析的最佳中心频率和带宽，提取故障特征频率，从而实现故障类型识别；选择与原始信号相关系数最大的IMF分量的能量百分比作为故障程度评估指标。该方法简单有效，可大大提高信噪比，有助于准确识别故障类型，故障程度评估指标选取合理，可有效反映故障发展趋势，对轴承状态监测和故障评估有很大的实用价值。

主权项

1.一种滚动轴承故障识别与趋势预测方法，其特征在于：该方法为一种基于典型IMF分量选择和快速峭度图的滚动轴承早期微弱故障诊断方法；该方法包括以下步骤：步骤一、获取滚动轴承振动加速度信号，作为原始信号；步骤二、运用EMD将原始信号分解为有限个IMF分量；步骤三、根据相关分析选择典型的IMF分量，并将这些分量进行求和，得到重组信号；步骤四、运用FK算法对重组信号进行处理，提取故障特征频率，从而实现故障类型识别；步骤五、选择与原始信号相关系数最大的IMF分量的能量百分比作为故障程度评估指标；不同状态下测得的振动加速度信号的IMF能量百分比不同，IMF能量百分比用来反映轴承的不同运行状态。