马新娜, 杨绍普

(1.石家庄铁道大学 信息科学与技术学院，石家庄　050043； 2.石家庄铁道大学 机械工程学院，石家庄　050043)

滚动轴承复合故障诊断的自适应方法研究

马新娜1, 杨绍普2

(1.石家庄铁道大学 信息科学与技术学院，石家庄050043； 2.石家庄铁道大学 机械工程学院，石家庄050043)

摘要：铁路货车滚动轴承检测中多种故障共存的情况普遍存在。针对单通道情况下复合故障难分离和诊断的问题，提出了基于陷波器的自适应复合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承的复合故障振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)，根据各个本征模态函数与原始信号的相关系数最大化原则对信号进行重构，进一步通过频谱分析识别出滚动轴承主故障。在此基础上，利用自适应陷波器系统对原始振动信号的主故障信号进行陷波处理。然后再对筛去主故障信息的信号进行次故障诊断。通过仿真和实验分析，结果表明基于陷波器的自适应复合故障诊断方法能在一定程度上满足复合故障信号分离和故障诊断的要求，具有一定的实用性。

关键词：复合故障;滚动轴承;陷波器;经验模态分解

滚动轴承是旋转机械设备中的常见零部件，其运行状态直接影响着整个系统的性能。因此，对滚动轴承的状态监测和故障诊断是十分有必要的[1]。针对滚动轴承单一故障的特征提取，研究人员提出了共振解调[2]、小波变换[3-4]、快速谱峭度[5]以及经验模态[6]等方法，并取得了较好的应用效果。但在铁路车辆检修过程中，同一个滚动轴承多种故障并存的现象普遍存在。……