润滑与密封

作者：郑嘉伟，刘其洪，李伟光，严 嵩

单位：华南理工大学机械与汽车工程学院,,华南理工大学机械与汽车工程学院,,华南理工大学机械与汽车工程学院,,华南理工大学机械与汽车工程学院,

关键词：柔性薄壁轴承;奇异值分解;多点最优调整的最小熵解卷积;故障特征提取

基金：国家高技术研究发展计划（863计划）项目(2015AA043005)；国家自然科学基金项目(51875205；51875216)；广东省自然科学基金项目(2018A030310017；2019A1515011780)；广东省教育厅项目(2018KQNCX191)；广州市科技计划项目(201904010133)；广东省重大科技专项(2019B090918003)

当柔性薄壁轴承工作时，受长短轴交替产生的冲击成分以及背景噪声的影响，很难从振动信号频谱中提取出故障频率。针对这问题，提出奇异值分解（SVD）与多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。该方法用SVD算法对原始信号作降噪处理，获得重构信号，应用MOMEDA对重构信号进行增强，突出周期性故障脉冲，通过对处理后的信号进行频谱分析，从而提取出相应的故障频率。通过频谱中的主导频率与柔性薄壁轴承的故障特征频率的对比，可以判断故障位置，实现轴承的故障诊断。试验数据分析结果表明，该方法可以有效提取轴承内、外圈的故障频率。

来源：2020年第12期

《润滑与密封》期刊编辑部

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