本文關(guān)鍵詞：基于信源估計(jì)和頻域反卷積的滾動(dòng)軸承故障特征分離與辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對軸承故障的振動(dòng)特征由于受到強(qiáng)振源的抑制作用而增加了故障分離與辨識難度的問題,建立了基于信源估計(jì)和頻域反卷積的故障診斷方法。利用小波包分解將信號分離成多個(gè)子帶信號,并和奇異值分解相結(jié)合,解決欠定條件下的信號源數(shù)估計(jì)問題;根據(jù)估計(jì)的源數(shù),選取相應(yīng)維數(shù)的觀測信號,通過短時(shí)傅里葉變換、復(fù)數(shù)域獨(dú)立分量分析、相關(guān)排序、短時(shí)傅里葉逆變換,完成頻域反卷積的分析過程,實(shí)現(xiàn)故障特征的分離與提取。仿真信號和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均驗(yàn)證了該方法在故障特征分離與微弱特征辨識中的有效性。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)先進(jìn)制造技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;臥龍電氣章丘海爾電機(jī)有限公司;北京市精密測控技術(shù)與儀器工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 小波包分解 奇異值分解 短時(shí)傅里葉變換 復(fù)數(shù)域獨(dú)立分量分析 頻域反卷積
【基金】：北京市教委科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(KM201410005027)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是機(jī)械系統(tǒng)中最重要的零部件之一,其運(yùn)行狀態(tài)既是監(jiān)測診斷的重點(diǎn),也是一大難點(diǎn)。軸承作為支撐部件,其結(jié)構(gòu)振動(dòng)受到系統(tǒng)內(nèi)部多個(gè)振源的影響,如何實(shí)現(xiàn)故障源的有效解耦和準(zhǔn)確辨識是一個(gè)非常棘手的問題。盲信號處理可根據(jù)若干觀測信號恢復(fù)出無法直接觀測的各個(gè)源信

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