煤机设备轴承故障诊断方法 |
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引用本文: | 杨春才,李向磊,吕晓伟.煤机设备轴承故障诊断方法[J].工矿自动化,2023(12):147-151. |
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作者姓名: | 杨春才 李向磊 吕晓伟 |
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作者单位: | 国能包头能源有限责任公司万利一矿 |
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摘 要: | 煤机设备滚动轴承早期故障特征微弱,且易受载荷、工况等因素的影响而被噪声淹没,导致轴承故障诊断困难。现有研究大多采用单一算法处理轴承故障信号,故障特征提取精度和故障诊断准确性有待进一步提高。提出了一种融合局部特征尺度分解(LCD)和奇异值分解(SVD)的煤机设备轴承故障诊断方法:采用LCD方法将煤机设备轴承振动信号分解为若干个内凛尺度分量(ISC),实现信号初步降噪;计算各ISC的香农熵,选择香农熵最小的ISC进行SVD,并构建SVD信号的奇异值差分谱,针对最大突变分量进行信号重构,实现信号增强去噪;对重构信号进行Hilbert包络解调,得到轴承故障特征频率,进而判断轴承故障。采用现场实测数据对基于LCD-SVD的煤机设备轴承故障诊断方法进行验证,结果表明,该方法可准确提取出轴承故障特征频率,从而实现煤机设备轴承早期故障诊断。
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关 键 词: | 煤机设备 轴承故障诊断 故障特征提取 局部特征尺度分解 奇异值分解 香农熵 |
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