發(fā)布時間：2019-04-25 10:49

【摘要】：針對強噪聲背景下多個傳感器對同一振動源同步采集多組數(shù)據(jù)的情況,提出一種基于最小熵解卷積和獨立成分分析的聯(lián)合降噪方法,并用于滾動軸承循環(huán)沖擊故障特征的提取。利用最小熵解卷積對各傳感器的信號分別進行盲解卷濾波,消除信號傳遞路徑的影響,從噪聲信號中初步提取出故障沖擊特征;對各傳感器的濾波信號進行獨立成分分析處理,將信號進行重組后得到重構分量,進一步消除噪聲成分,使故障沖擊特征成分得到二次增強;選取峭度最大的最優(yōu)獨立成分分析重構分量并進行包絡譜分析,得到診斷結果。通過仿真數(shù)據(jù)和實驗室數(shù)據(jù)分析驗證了該方法能夠增強滾動軸承的循環(huán)沖擊特征,便于識別故障類型。
[Abstract]:Based on minimum entropy deconvolution and independent component analysis, a joint de-noising method based on minimum entropy deconvolution and independent component analysis is proposed for simultaneous acquisition of multiple sets of data from the same vibration source by multiple sensors in the background of strong noise. The method is used to extract the features of rolling bearing cyclic shock fault. The minimum entropy deconvolution is used to filter the signals of each sensor in blind deconvolution to eliminate the influence of the signal transmission path and to extract the fault impact characteristics from the noise signals. The filter signal of each sensor is analyzed and processed by independent component analysis, the reconstructed component is obtained after the signal is reorganized, the noise component is further eliminated, and the characteristic component of fault shock is second enhanced. The reconstructed component of the optimal independent component analysis with the largest kurtosis is selected and the envelope spectrum analysis is carried out to obtain the diagnosis result. The simulation data and laboratory data show that the proposed method can enhance the cyclic impact characteristics of rolling bearings and facilitate the identification of fault types.
【作者單位】： 華東交通大學機電與車輛工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51665013,51265010) 江西省科協(xié)重點活動資助項目(贛科協(xié)字2014-154) 江西省青年科學基金資助項目(20161BAB216134) 江西省研究生創(chuàng)新專項資金資助項目(YC2015-S239)~~
【分類號】：TH133.33

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本文編號：2465019