【摘要】：針對滾動軸承早期微弱故障特征難以提取的問題,提出一種基于子小波布置策略和小波系數(shù)融合的故障診斷方法。首先,布置子小波并進行小波變換;然后,根據峰度指標對多尺度小波系數(shù)進行融合集成;最后,運用自相關譜抑制噪聲,突出故障信息。通過仿真信號和實際信號對該方法進行了驗證,結果表明,該方法能夠提取出微弱的故障特征,實現(xiàn)滾動軸承的早期故障診斷。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of extracting the weak fault features in the early stage of rolling bearing, a fault diagnosis method based on subwavelet layout strategy and wavelet coefficient fusion is proposed. First, the sub-wavelet is arranged and wavelet transform is carried out; then, the multi-scale wavelet coefficients are fused and integrated according to the kurtosis index; finally, the autocorrelation spectrum is used to suppress the noise and highlight the fault information. The simulation and actual signals are used to verify the method. The results show that the method can extract weak fault features and realize the early fault diagnosis of rolling bearings.
【作者單位】： 山東理工大學電氣與電子工程學院;山東理工大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51105236) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2012EEL06)
【分類號】：TH133.3

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 黃坤;李洪儒;;小波分析在軸承故障診斷中的應用[J];科學技術與工程;2006年23期

2 李培玉;鄭俊;;基于多通道振動信號的港機車輪軸承故障診斷[J];軸承;2007年09期

3 王利英;楊紹普;王歡;張魁龍;趙衛(wèi)國;田玉龍;;李雅普指數(shù)在軸承故障診斷中的應用研究[J];噪聲與振動控制;2007年05期

4 閆志勇;;化工料漿循環(huán)泵軸承故障診斷[J];設備管理與維修;2008年06期

5 皮駿;王輝;張銀波;林家泉;;時頻分析在軸承故障診斷中的應用研究[J];機械設計與制造;2009年02期

6 艾莉;華靜;;基于多傳感器信息融合的滾動軸承故障診斷[J];軸承;2012年03期

7 ;維修·保養(yǎng)·管理[J];工程機械文摘;1995年03期

8 徐分亮;張彥國;;振動分析技術在軸承故障診斷中的應用[J];通用機械;2014年02期

9 張武軍,徐金梧,楊德斌,周艷玲,王海峰;聲信號分析方法在軸承故障診斷中的應用[J];北京科技大學學報;2002年01期

10 王楠,孫鳳久,陳長征;基于小波分析的低速重載軸承故障診斷[J];東北大學學報;2005年01期

相關會議論文 前9條

1 任獲榮;馬亞男;李勝剛;;熵隨機共振在軸承故障診斷中的應用研究[A];2012年陜西省焊接學術交流會論文集[C];2012年

2 李琳;張永祥;童艷;;基于聲發(fā)射和高階譜分析的滾動軸承故障診斷[A];設備監(jiān)測與診斷技術及其應用——第十二屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2005年

3 高耀智;譚援強;;基于1(1/2)譜與小波分析相結合的滾動軸承故障診斷[A];2009年全國青年摩擦學學術會議論文集[C];2009年

4 陶新民;徐晶;杜寶祥;徐勇;;基于相空間奇異譜的SOM軸承故障診斷模型[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

5 喬文生;陳興輝;艾士娟;胡北;趙恒;;基于小波包和BP神經網絡的滾動軸承故障診斷[A];第八屆全國設備與維修工程學術會議、第十三屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2008年

6 沈路;周曉軍;張杰;;基于形態(tài)非抽樣小波與灰色關聯(lián)度的滾動軸承故障診斷[A];2011年機械電子學學術會議論文集[C];2011年

7 宋瀏陽;王華慶;高金吉;王峰;;基于蟻群算法的滾動軸承故障診斷[A];現(xiàn)代振動與噪聲技術（第九卷）[C];2011年

8 郝旺身;韓捷;董辛e，

本文編號：2373841