基于小波包和Hilbert包络分析的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障诊断是机械故障检测中的一个重要方面。本文提出了一种小波包分析和Hilbert包络分析相结合的方法对轴承进行故障诊断。首先利用小波包分析将滚动轴承的振动信号分解到不同的节点上。然后求出各频段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带,对故障频带的重构信号做包络谱分析,将谱峰处的频率与滚动轴承的故障特征频率进行对比。诊断出滚动轴承的故障。通过对实验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。     

自适应噪声抵消技术在轴承故障诊断中的应用

提出一种变步长自适应滤波方法,从轴承的振动加速度信号中分离出故障信号,有利于包络分析获取故障特征频率。介绍了该方法的原理和算法实现,并对滚动轴承的实际数据进行了分析。结果表明文中提出的方法能够有效的突出故障特征频率成分,避免了误诊断。