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基于信號稀疏表示的滾動軸承微弱故障特征提取方法研究

發(fā)布時間:2022-01-25 06:36
  滾動軸承作為機械傳動系統(tǒng)中的重要零部件之一,對于保障機械設備安全運行具有十分重要的意義。滾動軸承發(fā)生故障時其振動信號具有非平穩(wěn)和非線性特點,同時,由于工作環(huán)境中的強背景噪聲和傳遞路徑長造成的信號衰減,導致滾動軸承的微弱故障特征提取困難。此外,滾動軸承在實際運行中,往往會出現多種故障并存的問題,多種故障之間的相互耦合,給滾動軸承故障的精確診斷帶來了挑戰(zhàn)。因此,研究滾動軸承微弱和復合故障的特征提取對采取主動維修策略、低成本維護和避免重大事故發(fā)生都具有重要的意義。應用振動信號處理技術實現機械設備及其關鍵部件的故障診斷是機械故障診斷領域的一個重要研究方向。在實際工程應用中滾動軸承的故障特征往往表現得很微弱,如以下三種情況:早期故障階段、采集路徑較長造成的信號衰減和復合型故障。傳統(tǒng)的信號處理方法在處理上述幾種復雜狀況的故障診斷問題通常難以奏效。稀疏表示是一種能有效匹配滾動軸承發(fā)生故障時沖擊信號特征的處理方法,可以實現對信息本質的捕捉和最高效的表達。本文基于經典的稀疏表示理論基礎上提出了改進,對滾動軸承微弱故障和復合型故障診斷展開深入研究,旨在對滾動軸承的微弱故障和復合型故障做出診斷,能最大程度避... 

【文章來源】:東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】:131 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

基于信號稀疏表示的滾動軸承微弱故障特征提取方法研究


全壽命過程的性能退化曲線

論文


論文總體安排

常數項,迭代,二次函數,系數


b 是第二項的系數,c 是常數項。二次函數 gx, g(x)(x)k ()()kkg x x)()kk x(k = 0,1,2,...)。為了更加清晰地說明, (x)之間的關系。 ()kg x是 g (x)在kx 點處的-13),可以得到: ()()()()kkkkgxxgxx :kkkxbxxa22() kkkkxbcxx2()2x ( )

【參考文獻】:
期刊論文
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[3]一種自適應Morlet小波濾波方法及其在滾動軸承早期故障特征提取中的應用[J]. 張菀,賈民平,朱林.  東南大學學報(自然科學版). 2016(03)
[4]基于改進頻域壓縮感知的軸承復合故障欠定盲提取[J]. 周俊,伍星,遲毅林,潘楠.  振動與沖擊. 2015(14)
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[6]有理Hermite插值局部均值分解方法及其往復壓縮機故障診斷應用[J]. 趙海洋,徐敏強,王金東.  機械工程學報. 2015(01)
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[8]基于對稱差分能量算子解調的局部均值分解端點效應抑制方法[J]. 孟宗,李姍姍,季艷.  機械工程學報. 2014(13)
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[10]滾動軸承復合故障特征分離的小波-頻譜自相關方法[J]. 明安波,褚福磊,張煒.  機械工程學報. 2013(03)



本文編號:3608065

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