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。
CN201610600022-一种滚动轴承故障识别与趋势预测方法.pdf
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