發(fā)布時間：2017-10-01 21:25

  本文關(guān)鍵詞：基于小波改進(jìn)閾值去噪與LMD的滾動軸承故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： 小波改進(jìn)閾值 局部均值分解 滾動軸承 故障診斷

【摘要】：為從含有強(qiáng)烈噪聲干擾的滾動軸承振動信號中提取故障特征信息,提出了一種小波改進(jìn)閾值去噪與局部均值分解(LMD)相結(jié)合的故障診斷方法。首先,根據(jù)構(gòu)造小波改進(jìn)閾值函數(shù)需滿足的必要條件以及滾動軸承振動信號特征,提出了適應(yīng)于滾動軸承振動信號的拋物線平滑閾值函數(shù),利用其對振動信號進(jìn)行去噪預(yù)處理;然后,對去噪后的振動信號進(jìn)行LMD分解得到若干乘積函數(shù)分量(PF);最后,根據(jù)相關(guān)系數(shù)篩選出有效PF分量,并對其進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),提取故障特征頻率。仿真分析和應(yīng)用實例結(jié)果表明,該方法能有效提取滾動軸承故障特征信息,實現(xiàn)滾動軸承的故障診斷。
【作者單位】： 青島理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波改進(jìn)閾值 局部均值分解 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“基于多源信息融合的數(shù)控設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究”(51075220) 青島市科技計劃基礎(chǔ)研究項目“基于多源信息融合的數(shù)控設(shè)備故障診斷研究”(12-1-4-4-(3)-JCH) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目“基于多模型聚合的數(shù)控機(jī)床故障診斷原理與方法研究”(20123721110001)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是機(jī)械設(shè)備最為關(guān)鍵的部件,也是最易損傷的部件,其局部產(chǎn)生損傷將會影響機(jī)械設(shè)備的運行狀態(tài),嚴(yán)重時造成整臺設(shè)備的損壞[1]。滾動軸承發(fā)生故障時,會產(chǎn)生周期性的脈沖沖擊,振動信號表現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)特性;由于機(jī)械設(shè)備運轉(zhuǎn)環(huán)境惡劣,實測振動信號往往伴有大量噪

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：955763