减速电机轴承的故障诊断研究分析

滚动轴承作为旋转机械中常用的部件之一，对其进行监测和诊断是外工程技术领域一直关注的课题。轴承的一个小小的故障，都可能会引起连锁反应，严重的会造成重大经济损失甚至灾难性后果。滚动轴承存在局部缺陷时，在运行过程中会产生包含脉冲冲击的非平稳振动信号，如何从中提取轴承的故障特征频率是滚动轴承故障诊断的关键。

包络分析技术用于滚动轴承故障诊断时需选择带通滤波器的中心眇率和带宽，而这些参数的选取具有很强的经验性，对分析结果影响较大。经验模态分解是一种自适应信号进行分解，分解出的各个本征模态分量突出了数据的局部特征，对期进行分析能更准确有效地把握原数据的特征信息。但在提取滚动轴承故障特征时易出现模态混叠问题，为了抑制模态混叠，Norden E.huang等人提出集合经验模式分解，该方法是对EMD的重大改进。受试验条件限制，以及一些故障在实际工程中可遇而不可求，一些用于新提出方法验证试验的轴承故障人为的偏多，且多为单一故障。针对齿轮试验中出现复合故障的滚动轴承，采用EE-MD和希尔伯特（Hilbert)包括分析方法，有效地从低信噪比的齿轮驱动系统中提取了轴承故障特征。

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