發(fā)布時間：2017-06-05 12:06

  本文關(guān)鍵詞：基于形態(tài)濾波和Laplace小波的軸承故障診斷，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對強噪聲背景下,軸承故障沖擊響應(yīng)的提取易被周圍噪聲干擾的問題,提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波和Laplace小波的包絡(luò)譜分析方法。首先通過形態(tài)學(xué)濾波來濾除信號中的復(fù)雜噪聲,增強信號的沖擊特征,然后采用Laplace小波相關(guān)濾波法提取信號的沖擊響應(yīng),最后對提取的沖擊相關(guān)系數(shù)進行包絡(luò)譜分析,即可診斷出故障。該方法結(jié)合了數(shù)學(xué)形態(tài)濾波和Laplace小波兩者的優(yōu)點,可以準確地捕捉到強噪聲下的故障脈沖。將該方法應(yīng)用于軸承內(nèi)圈、外圈的故障診斷,與傳統(tǒng)包絡(luò)譜分析方法的對比結(jié)果很好地驗證了所提方法的有效性。
【作者單位】： 燕山大學(xué)工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 形態(tài)濾波 Laplace小波 相關(guān)濾波 包絡(luò)分析 故障診斷
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是各種旋轉(zhuǎn)機械中最關(guān)鍵的零件之一,當(dāng)其出現(xiàn)故障,將會產(chǎn)生周期性的脈沖沖擊。若能有效地提取故障引起的脈沖沖擊,便可以診斷出故障存在的部位[1-2]。然而工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜,故障特征信息往往被噪聲所淹沒,同時軸承振動信號具有非線性、非平穩(wěn)的特征,所以常規(guī)的故

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