針對工程實際中滾動軸承發(fā)生故障的類型具有典型性和故障信號具有沖擊性,且振動信號的頻率成分因外界環(huán)境的影響而變得極其復(fù)雜的特點,提出了一種基于負熵和無跡卡爾曼濾波的動態(tài)貝葉斯小波變換方法。該方法將SE(Squared Envelope) Infogram方法應(yīng)用到無跡卡爾曼濾波方法(Unscented Kalman Filter, UKF)中,利用SE Infogram確定濾波器參數(shù)初值,即中心頻率與帶寬的初值,結(jié)合UKF對中心頻率與帶寬進行優(yōu)化,以最優(yōu)中心頻率與帶寬對振動信號進行濾波分析,對濾波后的信號進行包絡(luò)解調(diào)分析,實現(xiàn)軸承微弱故障特征的提取。利用負熵指標代替以往研究所用的峭度指標,可以有效消除或削弱高峰值干擾的影響。最后,通過對仿真信號和輪對軸承試驗信號對提出的方法進行了驗證。結(jié)果表明,該方法能夠有效提取強背景噪聲下軸承外圈、內(nèi)圈故障和滾動體故障,驗證了該方法對軸承微弱故障診斷的有效性。

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【文章目錄】：
1 基本原理
    1.1 Infogram方法
    1.2 無跡卡爾曼濾波算法
2 基于Infogram的動態(tài)貝葉斯小波變換
3 仿真信號分析
4 實驗信號分析
    4.1 軸承外圈故障
    4.2 軸承內(nèi)圈故障
    4.3 軸承滾動體故障
        (1) 對比方法一與方法三:
        (2) 對比方法二與方法三:
5 結(jié) 論



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