本文關鍵詞：基于信源估計和頻域反卷積的滾動軸承故障特征分離與辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對軸承故障的振動特征由于受到強振源的抑制作用而增加了故障分離與辨識難度的問題,建立了基于信源估計和頻域反卷積的故障診斷方法。利用小波包分解將信號分離成多個子帶信號,并和奇異值分解相結合,解決欠定條件下的信號源數(shù)估計問題;根據(jù)估計的源數(shù),選取相應維數(shù)的觀測信號,通過短時傅里葉變換、復數(shù)域獨立分量分析、相關排序、短時傅里葉逆變換,完成頻域反卷積的分析過程,實現(xiàn)故障特征的分離與提取。仿真信號和實驗數(shù)據(jù)均驗證了該方法在故障特征分離與微弱特征辨識中的有效性。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學先進制造技術北京市重點實驗室;臥龍電氣章丘海爾電機有限公司;北京市精密測控技術與儀器工程技術研究中心;
【關鍵詞】： 小波包分解 奇異值分解 短時傅里葉變換 復數(shù)域獨立分量分析 頻域反卷積
【基金】：北京市教委科技計劃資助項目(KM201410005027)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是機械系統(tǒng)中最重要的零部件之一,其運行狀態(tài)既是監(jiān)測診斷的重點,也是一大難點。軸承作為支撐部件,其結構振動受到系統(tǒng)內(nèi)部多個振源的影響,如何實現(xiàn)故障源的有效解耦和準確辨識是一個非常棘手的問題。盲信號處理可根據(jù)若干觀測信號恢復出無法直接觀測的各個源信

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  本文關鍵詞：基于信源估計和頻域反卷積的滾動軸承故障特征分離與辨識，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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