本文關(guān)鍵詞：基于傅里葉分解與1.5維Teager能量譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

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【摘要】：針對(duì)強(qiáng)背景噪聲下滾動(dòng)軸承微弱故障特征難以提取的特點(diǎn),提出了基于傅里葉分解(FDM)與1.5維Teager能量譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先利用傅里葉分解的自適應(yīng)性特點(diǎn),將故障信號(hào)分解為若干個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的固有頻帶函數(shù),然后利用自相關(guān)系數(shù)法篩選固有頻帶函數(shù)進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),對(duì)重構(gòu)后的信號(hào)求解1.5維Teager能量譜,從而得到故障特征頻率,進(jìn)行故障診斷。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的包絡(luò)譜分析相比,該方法的故障特征更加明顯,效果更好。最后將該方法成功地應(yīng)用到實(shí)際的滾動(dòng)軸承故障診斷中,進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 傅里葉分解 .維Teager能量譜 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言傅里葉分解(Fourier Decomposition Method,FDM)[1]是一種由Singh于2015年提出的新的非平穩(wěn)非線性自適應(yīng)信號(hào)處理方法。該方法基于傅里葉變換的基礎(chǔ),首先在傅里葉域定義瞬時(shí)頻率具有物理意義的固有頻帶函數(shù)(FIBFs),然后在整個(gè)傅里葉域自適應(yīng)地查找傅里葉固有頻帶函數(shù),從

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