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基于雙樹復小波包自適應Teager能量譜的滾動軸承早期故障診斷

發(fā)布時間:2018-10-12 08:30
【摘要】:針對滾動軸承早期故障特征信息難以識別以及帶通濾波器參數(shù)設置依賴使用者經(jīng)驗等造成共振帶不能有效確定并自適應提取的問題,提出了頻帶幅值熵的概念。在此基礎上,將雙樹復小波包變換和Teager能量譜結合,提出了基于雙樹復小波包變換自適應Teager能量譜的早期故障診斷方法。該方法首先利用雙樹復小波包將采集到的振動信號進行分解,并計算各子帶的頻帶幅值熵。然后將熵值按升序排列后依次作為閾值,提取頻帶幅值熵大于或等于閾值的子帶,依據(jù)峭度指標確定最佳熵閾值和雙樹復小波包最佳分解層數(shù),從而自適應并有效地提取出共振帶。最后對共振帶進行Teager能量譜分析,即可從中準確地識別出軸承的故障特征頻率。通過信號仿真與工程實驗數(shù)據(jù)分析驗證了該方法的有效性與優(yōu)越性。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of identifying the fault feature information in the early stage of rolling bearing and the fact that the parameter setting of bandpass filter depends on the user's experience the resonance band can not be effectively determined and adaptively extracted the concept of frequency band amplitude entropy is put forward. Based on the combination of bitree complex wavelet packet transform and Teager energy spectrum, an early fault diagnosis method based on adaptive Teager energy spectrum of bitree complex wavelet packet transform is proposed. In this method, the collected vibration signals are decomposed by using a double tree complex wavelet packet, and the frequency band amplitude entropy of each sub-band is calculated. Then the entropy value is arranged in ascending order as the threshold value, and the sub-band whose amplitude entropy is greater than or equal to the threshold value is extracted, and the best entropy threshold and the best decomposition layer number of the double tree complex wavelet packet are determined according to the kurtosis index. Thus the resonance band can be extracted adaptively and efficiently. Finally, the bearing fault characteristic frequency can be accurately identified by Teager energy spectrum analysis. The validity and superiority of this method are verified by signal simulation and engineering experiment data analysis.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(21366017) 內(nèi)蒙古自然科學基金重大項目(20130302)
【分類號】:TH165;;TH133.3;;TP206

【參考文獻】

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【共引文獻】

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