發(fā)布時間：2018-01-20 22:37

  本文關(guān)鍵詞： 盲解卷積 最大相關(guān)峭度 Teager能量算子 故障診斷　出處：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對最大相關(guān)峭度解卷積在對低信噪比信號處理時帶內(nèi)噪聲較大的問題,提出一種結(jié)合MCKD和Teager能量算子的滾動軸承故障增強方法。首先對采樣信號MCKD盲解卷積處理清除傳遞路徑的影響,使故障特征成分得到一次增強,然后通過Teager能量算子估計整個濾波信號產(chǎn)生動態(tài)信號時所需的總能量,二次增強故障的瞬態(tài)特征,最后對瞬時能量包絡(luò)譜分析得到診斷結(jié)果。滾動軸承仿真數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)及工程實例分析表明,該方法能夠有效增強故障特征信息,提取出故障特征頻率。
[Abstract]:In order to solve the problem of large in-band noise in the processing of low SNR signals, the maximum correlation kurtosis deconvolution is discussed. A fault enhancement method for rolling bearing combined with MCKD and Teager energy operator is proposed. Firstly, the effect of removing transfer path on blind deconvolution processing of sampled signal MCKD is proposed. The fault feature components are enhanced once, then the total energy needed for the whole filtered signal to generate dynamic signal is estimated by Teager energy operator, and the transient feature of the fault is enhanced twice. The simulation data, experimental data and engineering examples show that this method can effectively enhance the fault feature information and extract the fault feature frequency.
【作者單位】： 華東交通大學交通運輸和物流學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51165007)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是回轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的零部件之一,其工作環(huán)境常處于高速高溫狀態(tài),極易出現(xiàn)表面損傷類故障。因機械結(jié)構(gòu)內(nèi)部零件聯(lián)系緊密,軸承故障常會引起整個機械系統(tǒng)出現(xiàn)一系列問題。在實際工程中,受工作環(huán)境噪聲、振動傳輸路徑、多振動源共同激勵及相互之間的共振耦

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1 胥永剛;陸明;謝志聰;;基于固有時間尺度分解的能量算子解調(diào)法及故障診斷應(yīng)用[J];海軍工程大學學報;2013年01期

2 蔡權(quán)偉;魏平;肖先賜;;基于能量算子的單信道重疊信號盲分離方法[J];中國科學(E輯:信息科學);2008年04期

3 劉紅星,陳濤,屈梁生,李振武,于立柱;能量算子解調(diào)方法及其在機械信號解調(diào)中的應(yīng)用[J];機械工程學報;1998年05期

4 楊e，

本文編號：1449632