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
[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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,本文編號:2265468
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