[发明专利]一种基于振动信号去噪和包络分析的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910802546.1 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110514441A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 王梦蛟;陈杨凡 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于振动信号和包络分析的滚动轴承故障诊断方法，属于机械故障诊断及信号处理领域。本发明首先对滚动轴承的外圈故障，内圈故障，滚动体故障和正常情况下四种类别的振动信号进行一次协同滤波去噪处理，然后将协同滤波去噪后的信号再进行一次协同滤波去噪处理，进一步去除信号中干扰故障诊断的噪声，然后再将二次协同滤波去噪后的信号进行经验模态分解(EMD)，得到若干个内蕴模态函数(IMF)，选取IMF1进行包络分析判断滚动轴承的故障类型。结果表明振动信号经过二次协同滤波后能有效去除噪声，然后对去噪后的振动信号实行基于经验模态分解的包络分析能准确有效的进行故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 振动信号 协同 包络分析 滚动轴承 经验模态分解 滤波去噪处理 故障诊断 滤波去噪 去除 噪声 滚动轴承故障诊断 机械故障诊断 信号处理领域 故障类型 模态函数 滚动体 滤波 内圈 去噪 | ||
【主权项】：
1.一种基于振动信号去噪和包络分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：/nStep1：通过实验分别获取滚动轴承的外圈故障，内圈故障，滚动体故障及正常情况四种类型的振动信号。/nStep2：对搜集到的振动信号进行二次协同滤波去噪处理，由于滚动轴承自身的特点，装配误差，运行故障等因素搜集到的振动信号包含高斯噪声和脉冲噪声等，所以对搜集的振动信号进行一次协同滤波去噪后再进行一次协同滤波处理去除干扰故障诊断的噪声。/nStep3：对去除噪声后的振动信号进行经验模态分解，经验模态分解后的振动信号被分解成若干个内蕴模态函数(IMF)。/nStep4：选取IMF1进行包络分析，从包络谱中寻找有无特征频率及其倍频，若有则根据频率的大小判断故障类型，若没有则是正常状态。/n
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