基于模態(tài)篩選的滾動軸承微小故障診斷研究

摘要： 滾動軸承的自轉(zhuǎn)、部件相互作用和強(qiáng)干擾使測量的振動信號復(fù)雜，而滾動軸承的早期損傷類故障特征信息弱小，導(dǎo)致故障特征難以有效提取從而影響故障診斷，因此提出一種敏感模態(tài)篩選方法來提高故障診斷的正確性。采用變分模態(tài)分解算法對信號進(jìn)行自適應(yīng)分解，提取信號的局部特征。基于排列熵的不變性和對沖擊信號的敏感性，提出故障因子的敏感模態(tài)篩選方法對信號進(jìn)行重構(gòu)，抑制振動信號中的干擾和噪聲。通過仿真和實...