本文選題：Gabor濾波器 + 網(wǎng)格搜索　； 參考：《北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年02期

【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)控中最優(yōu)共振頻帶難確定的問(wèn)題,提出一種新的尋優(yōu)方法和目標(biāo)函數(shù),可快速準(zhǔn)確地定位共振頻帶,提取狀態(tài)信息.通過(guò)兩步網(wǎng)格搜索法,以包絡(luò)稀疏性為目標(biāo)函數(shù),對(duì)Gabor濾波器參數(shù)尋優(yōu);然后對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波并得到信號(hào)包絡(luò);最后運(yùn)用包絡(luò)自相關(guān)譜抑制噪聲,突出運(yùn)行狀態(tài)信息.用仿真信號(hào)和實(shí)際信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,該方法能準(zhǔn)確判明軸承運(yùn)行狀態(tài).
[Abstract]:In order to solve the problem that the optimal resonance frequency band is difficult to determine in rolling bearing state monitoring, a new optimization method and objective function are proposed, which can locate the resonance frequency band quickly and accurately and extract the state information. Through the two-step grid search method, the parameters of Gabor filter are optimized by taking envelope sparsity as objective function; then the vibration signal is filtered and the signal envelope is obtained; finally, the noise suppression by envelope autocorrelation spectrum is used to highlight the running state information. The simulation and actual signals are used to verify the method, and the results show that the method can accurately identify the running state of the bearing.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305244) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2012EEL06)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33;TN713

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2 ;Gabor Order Tracking Filtering Technology in Rotary Machinery[J];Chinese Journal of Mechanical Engineering;2010年05期

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4 王文;苗長(zhǎng)云;李現(xiàn)國(guó);;基于Gabor和圖像融合的強(qiáng)力輸送帶故障檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年S1期

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本文編號(hào)：1875500