為解決振動機(jī)械故障診斷中如何更有效地在復(fù)雜信號中提取有用的故障信號的問題,提出了一種優(yōu)良降噪算法。先將原始信號用小波包降噪,對降噪后的信號進(jìn)行EEMD分解,然后將分解得到的固有模態(tài)分量（IMF）構(gòu)建不同的帶通濾波器,利用算法逼近度指標(biāo)和相關(guān)系數(shù)建立優(yōu)良降噪算法的判斷準(zhǔn)則,以此來選擇最優(yōu)的濾波器組合。對振動篩軸承信號進(jìn)行仿真,用新算法處理仿真信號,結(jié)果顯示,故障信號被保留下來,其他信號均被濾除。同時用該降噪算法分析了實測振動篩軸承信號,所得的結(jié)果合理有效。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計與制造. 2020,(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

小波包3層分解樹

軸承的數(shù)據(jù)包括電動機(jī)產(chǎn)生的工頻信號，外圈點蝕產(chǎn)生的周期性沖擊信號，還有系統(tǒng)產(chǎn)生的噪聲干擾。仿真信號使用周期為16.7HZ的正弦信號s1來代替振動篩工頻信號；gauspuls脈沖分量s2來代替軸承外圈點蝕產(chǎn)生的沖擊信號；標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的白噪聲代替原始信號中的噪聲干擾。信號在測量當(dāng)中還會產(chǎn)生系統(tǒng)誤差，這里不予考慮。以上三種信號構(gòu)成了原始信號s。首先對原始信號進(jìn)行小波包降噪處理，處理的時域圖，如圖2、圖3所示�？梢钥闯鲂〔ò翟肴コ舜蟛糠值陌自肼暩蓴_。接下來對軸承信號進(jìn)行EEMD分解得到了15個IMF分量，以及一個余項，分解得到的分量，如圖4所示。

首先對原始信號進(jìn)行小波包降噪處理，處理的時域圖，如圖2、圖3所示�？梢钥闯鲂〔ò翟肴コ舜蟛糠值陌自肼暩蓴_。接下來對軸承信號進(jìn)行EEMD分解得到了15個IMF分量，以及一個余項，分解得到的分量，如圖4所示。圖4 經(jīng)EEMD分解得到的模態(tài)分量

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3450520