【英文题名】
Research on Condition Degeneration of Rolling Bearing Based on Full Vector MEMD
【作者】
马艳丽 ;
【导师】
韩捷 ;
【学位授予单位】
郑州大学 ;
【学科专业名称】
机械电子工程
【学位年度】
2017
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
郑州大学
【网络出版投稿时间】
2017-06-29
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
多维经验模态分解 ;
全矢融合 ;
主成分分析 ;
Paris-Erdogan模型 ;
粒子滤波 ;
剩余寿命预测 ;
滚动轴承 ;
【英文关键词】
Multivariate empirical mode decomposition ;
Full vector fusion ;
principle component analysis ;
Paris-Erdogan model ;
Particle filter ;
Remaining useful life prediction ;
Rolling bearing ;
【中文摘要】
多维经验模态分解(MEMD)及其扩展算法噪声辅助MEMD(NA-MEMD),本文统称为MEMD,能够对多通道信号进行联合分析,结合全矢谱技术,为研究滚动轴承的在相同频率段内的状态退化提供了方法。本文以滚动轴承全寿命周期内的振动信号为研究对象,定性研究了滚动轴承退化过程的频谱结构变化,研究了退化过程的指标选取,定量研究了滚动轴承的剩余寿命。主要工作如下:(1)为了识别滚动轴承退化过程,提出一种MEMD和全矢融合相结合的方法——全矢MEMD。对代表不同状态的多通道振动信号进行MEMD分解,得到一系列多元IMF分量,利用互相关系数准则选取最敏感的一阶IMF分量代表原始信号,对其进行全矢包络分析来提取信号的特征。分别对模拟信号和辛辛那提大学的实例信号进行分析。结果表明,随着故障程度的增加,频谱结构变得复杂,且呈现出了规律性。为进一步研究整个滚动轴承退化过程的频谱结构变化提供了一种新思路。(2)针对如何选取和构建滚动轴承退化过程指标,提出了NA-MEMD和主成分分析(PCA)相结合的退化指标构建方法。首先利用NA-MEMD对全寿命周期内的双通道信号和噪声辅助通道信号进行分解,然后采用相关系数准则选取较为敏感的几阶IMF...
【英文摘要】
Multivariate empirical mode decomposition(MEMD)and its extended algorithm named noise-assisted multivariate empirical mode decomposition(NA-MEMD),they collectively called MEMD in the paper,can decompose multi-channel signals synchronously,which provide a new way to study the rolling bearing's degradation condition in the same frequency scale combing with full vector fusion technique.The study object is vibration signals coming from the rolling bearing's full life-cycle.We study the change of frequency struc...
【更新日期】
2017-11-02
【相同导师文献】
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