楼军伟胡赤兵王季李贵子贾德强

(1.兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州730050；2.甘肃省机械产品检测与技术评价重点实验室,甘肃兰州730030)

滚动轴承各元件表面发生损伤时在运转过程中接触到损伤处轴心就会产生径向运动，使得电机定子和转子之间的气隙长度发生变化，从而导致气隙磁通变化，产生谐波磁通，在感应电压作用下定子电流中产生相应的电流谐波。文献[1，2]分别给出了各自的电流谐波频率与滚动轴承特征频率间的映射模型。然而定子电流信号是高集成度的、变化比较微弱的，在评估电流谐波出现的概率即电机定子电流信号复杂性时难度较大。近似熵、样本熵是信号复杂性评估算法，但它们均是在单一尺度上对信号进行分析的[3，4]，直接应用于定子电流信号分析时效果较差。而总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)能对信号进行多尺度分解，不仅弥补了样本熵单一尺度分析的不足，而且改进了经验模态分解存在的模态混叠缺陷[5]。因此，文中将EEMD与样本熵结合来评估轴承定子电流信号复杂性，通过比较样本熵和EEMD样本熵在评估轴承不同损伤程度时定子电流信号复杂性的效果表明:EEMD样本熵的评估效果更好，并且其变化趋势与定子电流中电流谐波的变化趋势一致，该方法可应用于封闭装置电机轴承状态的监测和预判，也可以作为支持向量智能机故障识别的信号源。

1 定子电流信号的测取

实验中传感器用霍尔电流传感器，该传感器具有外围电路简单，检测灵敏度高，动态特性好等特点；……