基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法-论文.pdf

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1、第4O卷第3期北京工业大学学报Vo1．40NO．32014年3月J0URNALOFBEIJINGUNIVERSITYOFTECHNOLOGYMar．2014基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法胥永刚，孟志鹏，陆明，张建宇(北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室，北京100124)摘要：针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题，提出了基于双树复小波包和自回归(auto—regressive，AR)谱的故障诊断方法．首先，利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量；然后，对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络；

2、最后，对包络信号求其AR功率谱，由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别．实验结果表明：该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率，验证了该方法的可行性和有效性．关键词：双树复小波包；AR功率谱；复合故障；故障诊断中图分类号：TH133．3；TH165文献标志码：A文章编号：0254—0037(2014)03—0335—06CompoundFaultDiagnosisBasedonDual-treeComplexWaveletPacketTransformandARSpectrumforRollingBearingsXUYong-gang，MENGZhi-peng，LUMing，ZHANGJ

3、ian-yu(CollegeofMechanicalEngineeringandAppliedElectronicsTechnology，KeyLaboratoryofAdvancedManufacturingTechnology，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China)Abstract：Aimedatseparatingfaultinformationfromcompoundrollingbearingfaultsignal，afaultdiagnosismethodwasproposedbasedondual·-treecomp

4、lexwaveletpackettrans~rmandauto-regressive(AR)spectrum．First，thenon—stationaryandcomplexsignalofcompoundfaultwasdecomposedintoseveraldifferentfrequencybandcomponentsthroughdual-treecomplexwaveletpacketdecomposition．Second，Hilbertenvelopewasformedfromthecomponentthatcontainsthefauhinformation．Finall

5、y，thepowerspectrumwasobtainedbyARspectrum．Thus，theinformationoffaultfeaturewasseparatedandidentified．Experimentsresultsshowthatthefaultfeatureofrollingbearingcanbeseparatedeffectively，andthefeasibilityandeffectivenessofthemethodareverified．Keywords：dual—treecomplexwaveletpackettransform；auto—regres

6、sive(AR)powerspectrum；compoundfault；faultdiagnosis滚动轴承是机电设备中最常用的关键零部件之主要原因之一，因此，对滚动轴承故障诊断技术进行一，它的运行状态直接影响到整台机器的性能，而滚研究具有十分重要的意义．然而，在工程实践中，滚动轴承故障是导致机械设备运行过程中产生故障的动轴承常常同时发生几种故障，形成复合故障．复收稿13期：2012—11—05基金项目：国家自然科学基金资助项目(51075009)；北京市优秀人才培养资助项目(2011D005015000006)作者简介：胥永刚(1975一)，男，副教授，主要从事机械故障诊断学方面的研究，E

7、-mail：xyg@bjut．edu．cn336北京工业大学学报合故障的特征分离和故障识别是故障诊断领域中一障振动信号表现为非平稳特征¨，所以直接采用大难点，亦是一个亟待解决的问题．AR模型对滚动轴承的故障振动信号进行分析效近几年，国内外学者对滚动轴承复合故障的特果不理想．征分离方法进行了一定研究工作．Purushotham针对以上问题，本文提出了基于双树复小波包等结合小波分析与隐马尔科夫模型对滚动轴承和AR