針對軸承故障診斷問題,提出一種融合小波去噪與HHT變換的故障特征信號提取方法。對圓柱滾子軸承的內(nèi)圈故障和滾子故障進(jìn)行了跑合檢測試驗。對采集的時域信號通過小波去噪方法進(jìn)行去噪處理;采用HHT變換進(jìn)行時頻分析,得到一系列的本征模態(tài)函數(shù)分量;根據(jù)分析的試驗結(jié)果判定軸承故障情況。試驗結(jié)果表明:內(nèi)圈故障和滾子故障軸承的特征信號提取值與理論計算值基本一致。 

【文章來源】：機床與液壓. 2020,48(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

小波去噪的一般步驟

常見的4種基小波函數(shù)

3層式小波分解樹

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷[J]. 王立鳳.  裝備機械. 2017(01)
[2]基于小波變換的機械振動信號預(yù)處理研究[J]. 屈海清,段騰龍,程漢列.  石油和化工設(shè)備. 2017(02)
[3]地鐵車輛輪對軸承的檢修[J]. 黃莉,汪曙俊.  軸承. 2012(10)
[4]CBTC系統(tǒng)車載信號常見故障分析[J]. 馮麗娟.  現(xiàn)代城市軌道交通. 2011(02)
[5]CHR3高速動車組故障診斷系統(tǒng)[J]. 黃學(xué)文,劉春明,馮璨,王欣,于鳳.  計算機集成制造系統(tǒng). 2010(10)
[6]小波閾值降噪效果影響因素的研究[J]. 張翠芳.  西安郵電學(xué)院學(xué)報. 2008(05)
[7]小波降噪影響因素的研究[J]. 鄧懿波,譚志洪,黃媛.  華東交通大學(xué)學(xué)報. 2005(02)
[8]我國鐵路客車高速軸承研究分析[J]. 孫振華.  鐵道車輛. 2004(08)



本文編號：3083314