本文關(guān)鍵詞：Savitzky-Golay濾波與局部均值分解相結(jié)合的滾動軸承故障診斷方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：介紹了滾動軸承故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀,以及局部均值分解在故障診斷中應(yīng)用和局限。針對滾動軸承故障診斷中故障信號特征提取被噪聲干擾問題,采用了基于Savitzky-Golay(SG)濾波和局部均值分解相結(jié)合的滾動軸承故障診斷方法,即在時域利用SG濾波的最小二乘擬合降噪,去除尖脈沖等噪聲的信號作為局域均值分解的輸入,最后對分解得到的有效分量重構(gòu)后進行頻譜分析提取故障頻率。使用了仿真分析和滾動軸承故障診斷實例驗證該方法,結(jié)果顯示該方法能有效提取滾動軸承背景噪聲干擾下的典型故障頻率。
【作者單位】： 四川中煙工業(yè)有限責(zé)任公司;西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 局部均值分解 Savitzky-Golay濾波 軸承 故障診斷
【基金】：四川中煙工業(yè)責(zé)任有限公司公司科技項目(川渝煙工技研[2015]62號)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承的故障診斷依賴于滾動軸承的狀態(tài)檢測,經(jīng)歷五個階段,從起初的使用簡易儀器輔助診斷到現(xiàn)在專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法的廣泛應(yīng)用[1]。在滾動軸承的振動信號中,統(tǒng)計特征參量,例如峰值、波形因子,峰值因子、峭度等會隨著故障出現(xiàn)變化,但利用統(tǒng)計特征參量進行

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  本文關(guān)鍵詞：Savitzky-Golay濾波與局部均值分解相結(jié)合的滾動軸承故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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