基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

振第3 2卷第 1 4期

J OURNAL OF VI BRAT I ON AND S HOCK

基于小波改进阈值去噪和 HHT的滚动轴承故障诊断 孟宗,李姗姗 0 6 6 0 0 4 )

(燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,秦皇岛

摘要:利用 H i l b e r t— H u a n g变换( H i l b e r t— H u a n g T r a n s f o r m a t i o n,简称 H H T )对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动 信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与 H H T相结合的信号分析方法。 该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解 ( E mp i r i c a l M o d e D e c o m p o s i t i o n,简称 E MD),接着选取含有故障信息的本征模函数 ( I n t r i n s i c Mo d e F u n c t i o n,简称 I M F)分量进行边际

谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。 关键词:改进阈值去噪; Hi l b e r t— Hu a n g变换;滚动轴承;故障诊断中图分类号:T H1 1 3 . 1; T N 9 1 1 . 4 文献标识码:A

Ro l l i ng b e a r i ng f a u l t d i a g no s i s ba s e d o n i m pr o v e d wa v e l e t t hr e s h o l d d e— no i s i ng me t h o d a n d HH T

MENG Zo n g.H S h a n— s h a n ( H e b e i P r o v i n c i a l K e y L a b o r a t o r y o f Me a s u r e me n t T e c h n o l o g y a n d I n s t r u me n t a t i o n, Y a n s b a n U n i v e r s i t y,Q i n h u a n g d a o 0 6 6 0 0 4,C h i n a )

A b s t r a c t: T h e v i b r a t i o n s i g n a l c o n t a i n i n g s t r o n g n o i s e h a s g r e a t i n l f u e n c e o n r e s u l t

s w h e n H H T( Hi l b e t r— Hu a n g

t r a n s f o r m a t i o n )i s a p p l i e d t o d i a g n o s e r o l l i n g b e a r i n g f a u l t .T o o v e r c o me t h i s s h o r t c o m i n g, a s i g n a l a n a l y s i s m e t h o d b a s e d o n t he i mp r o v e d wa v e l e t t h r e s h o l d d e— n o i s i ng me t h o d a n d HHT wa s p r o p o s e d h e r e .T he r o l l i ng b e a in r g f a u l t s i g n a l s we r e

p r e t r e a t e d b y u s i n g t h e i m p r o v e d w a v e l e t t h r e s h o l d m e t h o d, a n d t h e n t h e I MF s( i n t i r n s i c mo d e f u n c t i o n s )o f t h e s i g n a l s d e n o i s e d w e r e o b t a i n e d w i t h E MD ( e m p i r i c a l m o d e d e c o mp o s i t i o n ) .T o e x t r a c t f a u l t c h a r a c t e i r s t i c f r e q u e n c i e s a n d j u d g e f a u l t t y p e s,t h e I MFs c o n t a i ni ng f a u l t i n f o r ma t i o n we r e c h o s e n t o a n a l y z e t h e c o r r e s p o n d i n g ma r g i n a l s pe c t r u m.Th e r e s u l t s

o f s i mu l a t i o n s a n d t e s t s v e r i i f e d t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h e p r o p o s e d me t h o d . Ke y wor ds: i mp r o v e d t h r e s h o l d d e— n o i s i n g;HHT;r o l l i n g b e a in r g;f a u l t d i a g n o

s i s

滚动轴承被广泛用于石化、冶金和铁路等行业的重要设备上,是旋转设备和交通工具中易损坏的机械零件之一,约有 3 0%的故障是由于滚动轴承的损坏造成的,并产生巨大的经济损失 j。因此,对滚动轴承工作状况进行实时监测和故障诊断的研究越来越受到人们的重视。近些年,各种新的故障诊断方法不断出现, 使滚动轴承故障诊断方法有了新的发展。时频分析方

p i r i c a l Mo d e D e c o mp o s i t i o n,简称 E MD),然后对各个分

量做希尔伯特变换的信号处理方法,是由 H u a n g等首次提出,称之为 H i l b e r t - H u a n g变换 ( H i l b e t r— H u a n g T r a n s f o ma r t i o n,简称 H H T ),该方法是一种新的基于信号 局部特征的自适应信号处理方法,通过它可得到表达信

号特征的信息,特别适合于非线性、非平稳信号的分析处

法中,较典型的方法有短时傅里叶变换、 Wi g n e r分布、 小波变换等 j,尽管它们对非平稳信号的分析做出了 较大的贡献,但是由于它们都是以傅里叶变换为其最

理,是对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破 J。目前,该方法已经成功应用于生物医

学、故障诊断 6 等领域,并取得较好的效果。 本文将小波方法在滤波去噪领域中优良的时频局域化特性与 H H T方法相结合,提出了一种基于小波改 进阈值法与 H H T的时频分析方法,该方法能够突出噪

终的理论依据,采用其分析非平稳信号容易产生虚假信号和假频等矛盾现象。 对一列时间序列数据先进行经验模态分解 ( E m一

声环境下滚动轴承振动信号的数据特征并有效地提取特征信息,实现轴承的故障诊断。

基金项目:国家自然科学基金 ( 5 l 1 0 5 3 2 3);河北省自然科学基金 ( E 2 0 1 2 2 0 3 1 6 6,F 2 0 0 9 0 0 0 5 0 0 )资助项目

1 H H T基本原理 1 . 1 H i l b e r t边际谱理论

收稿日期: 2 0 1 2— 0 4— 2 6修改稿收到日期: 2 0 1 2— 0 8— 1 6 第一作者孟宗男,博士,副教授, 1 9 7 7年 9

月生

H i l b e t边际谱是信号经过 H r i l b e r t— H u a n g变换后得

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

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