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基于谱估计和中心峭度的电机轴承故障诊断
1
作者
戴计生
丁荣军
+2 位作者
付勇
刘欣
于天剑
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4344-4356,共13页
电机轴承运行状态及时诊断及分级预警可有效保障电机的运用安全可靠。针对轴承电信号故障特征微弱、随机干扰多以及现有方法可解释性较差和自适应性能力不强的问题,提出一种基于线性预测消噪谱估计及谱平均中心峭度指标相结合的轴承电...
电机轴承运行状态及时诊断及分级预警可有效保障电机的运用安全可靠。针对轴承电信号故障特征微弱、随机干扰多以及现有方法可解释性较差和自适应性能力不强的问题,提出一种基于线性预测消噪谱估计及谱平均中心峭度指标相结合的轴承电信号故障诊断方法。首先,采用结合线性预测消噪和谱估计方法,消除电流信号中电源基波、固有偏心谐波等无关轴承故障的可预测噪声分量,提取轴承故障特征;其次,通过同一工况不同数据集进行标准化和频谱平均,以消除电流频谱诸多随机干扰的影响;最后,以轴承不同阶次故障特征频率为中心构建中心峭度指标,以此作为定量评估轴承状态及其严重程度指标,实现电机轴承故障诊断与分级预警。为验证所提方法的正确性和有效性,在牵引电机故障模拟对托试验台的基础上,选用3种不同程度的内圈缺陷轴承和1块正常轴承为试验对象,并选用常用的其他3钟特征提取方法进行对比验证分析。试验结果表明:相较于其他3钟特征提取方法,提出的结合线性预测消噪和谱估计特征提取方法能有效提取微弱的轴承故障信息,具有更强的特征提取的能力。提出的结合频谱平均和中心峭度的诊断评估方法,在消除电流频谱随机干扰影响的同时还能定量评估轴承健康状态,实现轴承诊断与分级预警,具有可解释性强、评估效果好及自适应性能力强的优点。
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关键词
电机轴承
诊断与分级预警
线性预测消噪
谱平均
中心峭度
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职称材料
题名
基于谱估计和中心峭度的电机轴承故障诊断
1
作者
戴计生
丁荣军
付勇
刘欣
于天剑
机构
湖南大学机械与运载工程学院
株洲中车时代电气股份有限公司
中南大学交通运输工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4344-4356,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3400702-04)。
文摘
电机轴承运行状态及时诊断及分级预警可有效保障电机的运用安全可靠。针对轴承电信号故障特征微弱、随机干扰多以及现有方法可解释性较差和自适应性能力不强的问题,提出一种基于线性预测消噪谱估计及谱平均中心峭度指标相结合的轴承电信号故障诊断方法。首先,采用结合线性预测消噪和谱估计方法,消除电流信号中电源基波、固有偏心谐波等无关轴承故障的可预测噪声分量,提取轴承故障特征;其次,通过同一工况不同数据集进行标准化和频谱平均,以消除电流频谱诸多随机干扰的影响;最后,以轴承不同阶次故障特征频率为中心构建中心峭度指标,以此作为定量评估轴承状态及其严重程度指标,实现电机轴承故障诊断与分级预警。为验证所提方法的正确性和有效性,在牵引电机故障模拟对托试验台的基础上,选用3种不同程度的内圈缺陷轴承和1块正常轴承为试验对象,并选用常用的其他3钟特征提取方法进行对比验证分析。试验结果表明:相较于其他3钟特征提取方法,提出的结合线性预测消噪和谱估计特征提取方法能有效提取微弱的轴承故障信息,具有更强的特征提取的能力。提出的结合频谱平均和中心峭度的诊断评估方法,在消除电流频谱随机干扰影响的同时还能定量评估轴承健康状态,实现轴承诊断与分级预警,具有可解释性强、评估效果好及自适应性能力强的优点。
关键词
电机轴承
诊断与分级预警
线性预测消噪
谱平均
中心峭度
Keywords
motor bearing
diagnosis and layered warning
linear prediction denoising
spectrum averaging
central kurtosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于谱估计和中心峭度的电机轴承故障诊断
戴计生
丁荣军
付勇
刘欣
于天剑
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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