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基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法

刘俊锋 俞翔 万海波

刘俊锋, 俞翔, 万海波. 基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02359
引用本文: 刘俊锋, 俞翔, 万海波. 基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02359
Fault diagnosis method of Rolling bearing based on Modified Fourier Mode decomposition and Band Entropy[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02359
Citation: Fault diagnosis method of Rolling bearing based on Modified Fourier Mode decomposition and Band Entropy[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02359

基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02359
基金项目: 国家级-国家自然科学基金(51679245)

Fault diagnosis method of Rolling bearing based on Modified Fourier Mode decomposition and Band Entropy

  • 摘要: 针对多分量、强背景噪声下滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了将改进傅里叶模态分解(Modified Fourier mode decomposition,MFMD)和频带熵(FBE)分析相结合的滚动轴承故障特征提取方法。针对傅里叶分解(FDM)在强背景噪声下边界频率偏移和过分解的问题,提出了频带熵和包络谱相结合的敏感频带和敏感模态分量选取方法。首先,通过FBE分析选取频带熵区域极小值处作为敏感频带中心频率并确定敏感频带边界。然后,在敏感频带区间内对信号进行带限傅里叶模态分解,获得若干个相互正交的傅里叶本征模态函数(Fourier intrinsic mode function,FIMF)和其边际希尔伯特谱;接着,根据FIMFs与原信号的频带熵的区域从属关系选取出能够反映故障特征的敏感FIMFs;最后,对选取的FIMF进行包络谱分析提取出故障特征。将该方法应用到轴承仿真数据和实验数据中,能够实现轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性和优越性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-04-21
  • 网络出版日期:  2021-08-04

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