本文關(guān)鍵詞：Savitzky-Golay濾波與局部均值分解相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：介紹了滾動(dòng)軸承故障診斷發(fā)展現(xiàn)狀,以及局部均值分解在故障診斷中應(yīng)用和局限。針對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷中故障信號(hào)特征提取被噪聲干擾問題,采用了基于Savitzky-Golay(SG)濾波和局部均值分解相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,即在時(shí)域利用SG濾波的最小二乘擬合降噪,去除尖脈沖等噪聲的信號(hào)作為局域均值分解的輸入,最后對(duì)分解得到的有效分量重構(gòu)后進(jìn)行頻譜分析提取故障頻率。使用了仿真分析和滾動(dòng)軸承故障診斷實(shí)例驗(yàn)證該方法,結(jié)果顯示該方法能有效提取滾動(dòng)軸承背景噪聲干擾下的典型故障頻率。
【作者單位】： 四川中煙工業(yè)有限責(zé)任公司;西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 局部均值分解 Savitzky-Golay濾波 軸承 故障診斷
【基金】：四川中煙工業(yè)責(zé)任有限公司公司科技項(xiàng)目(川渝煙工技研[2015]62號(hào))
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動(dòng)軸承的故障診斷依賴于滾動(dòng)軸承的狀態(tài)檢測,經(jīng)歷五個(gè)階段,從起初的使用簡易儀器輔助診斷到現(xiàn)在專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法的廣泛應(yīng)用[1]。在滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)中,統(tǒng)計(jì)特征參量,例如峰值、波形因子,峰值因子、峭度等會(huì)隨著故障出現(xiàn)變化,但利用統(tǒng)計(jì)特征參量進(jìn)行

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