本文關(guān)鍵詞：基于最小熵解卷積和能量算子的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 最小熵解卷積 Teager能量算子

【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承故障識(shí)別困難這一問題,提出了基于最小熵解卷積和能量算子的診斷方法。首先利用最小熵解卷積算法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,削弱冗余噪聲成分的干擾,增強(qiáng)故障特征,繼而計(jì)算解卷積信號(hào)的Teager能量算子輸出,并對(duì)所得的瞬時(shí)能量信號(hào)做頻譜分析,最終通過分析能量譜中的頻率成分實(shí)現(xiàn)故障類型的準(zhǔn)確判定。實(shí)測信號(hào)分析結(jié)果表明,基于最小熵解卷積和能量算子的診斷方法能夠有效提取軸承故障信號(hào)中的微弱特征信息,具有一定工程應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 最小熵解卷積 Teager能量算子
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)等電力設(shè)備上的重要組成部件,滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)直接影響設(shè)備的整體性能及工作效率,如果能在軸承早期失效階段實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確判別并及時(shí)排除隱患,對(duì)于確保設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行,避免出現(xiàn)連鎖事故及經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義,因此探尋行之有效的滾

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本文編號(hào)：621013