基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断

摘要：

利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时存在故障特征提取困难以及提取特征不明显的问题.针对此问题,提出了 一种基于鲁棒局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)以及二阶瞬态提取变换(second-order transient-ex-tracting transform,STET)的故障特征提取方法.首先对滚动轴承故障信号进行RLMD处理,得到一系列故障信息丰富的特征分量.然后利用二阶瞬态提取变换善于提取信号中强脉冲分量的特点,对筛选出的分量进行二阶瞬态提取变换以提取脉冲故障特征进行诊断分析.实验分析结果表明,该方法能够有效地提取出故障特征,且特征提取效果优于传统诊断方法,适用于滚动轴承故障诊断.

关键词：鲁棒局部均值分解、二阶瞬态提取变换、滚动轴承、故障诊断

所属期刊栏目：22

分类号：TH133.3

资助基金：国家自然科学基金;北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：157-165