带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断

陈岩

陈岩. 带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断[J]. 工矿自动化, 2023, 49(S1): 56-59,137.
引用本文: 陈岩. 带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断[J]. 工矿自动化, 2023, 49(S1): 56-59,137.
CHEN Yan. Intelligent fault diagnosis of belt conveyor drive roller bearing[J]. Journal of Mine Automation, 2023, 49(S1): 56-59,137.
Citation: CHEN Yan. Intelligent fault diagnosis of belt conveyor drive roller bearing[J]. Journal of Mine Automation, 2023, 49(S1): 56-59,137.

带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断

详细信息
    作者简介:

    陈岩(1988-),男,蒙古族,陕西神木人,现从事矿山机电工作,E-mail:695924169@qq.com。

  • 中图分类号: TD67/634.1

Intelligent fault diagnosis of belt conveyor drive roller bearing

  • 摘要: 带式输送机工作环境恶劣,导致采集获得的滚动轴承信号受噪声影响较大,很难提取故障信号的特征频率。针对上述问题,提出了一种带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断方法。通过对滚动轴承振动信号的谱峭度进行分析,识别出瞬态冲击及其在频带中分布位置,同时根据谱峭度最大化原则确定最优中心频率和带宽,由此设计带通滤波器对滚动轴承信号进行滤波;对经过滤波处理后的滚动轴承有效信号进行谱峭度分析,确定故障特征信号,再进行希尔伯特变换获得包络谱,最终获得准确的故障特征。仿真结果表明,通过自适应谱峭度特征提取后,倍频信号更加清晰,特征频率更加明显准确,能有效识别滚动轴承故障。
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-07-10
  • 网络出版日期:  2023-09-14
  • 刊出日期:  2023-09-14

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