本文關(guān)鍵詞：基于AR模型和譜熵的自適應(yīng)小波包絡(luò)檢測

  更多相關(guān)文章： 自回歸預(yù)測 小波變換 譜熵 包絡(luò)檢測

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷的包絡(luò)問題,提出了一種基于自回歸(auto regressive,AR)模型和譜熵的自適應(yīng)復(fù)解析小波包絡(luò)檢測方法。通過AR模型從數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律性上剔除機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中可線性預(yù)測的平穩(wěn)成分,提取共振衰減的非平穩(wěn)成分,在不同頻帶下進(jìn)行復(fù)解析小波包絡(luò),結(jié)合譜熵在頻域內(nèi)與通帶濾波的相關(guān)性選定最佳包絡(luò)。仿真和試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,該方法能有效地提取故障特征頻率,較傳統(tǒng)方法自適應(yīng)性更強(qiáng),魯棒性更高,包絡(luò)效果更好,在工程應(yīng)用中具有良好的前景。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 自回歸預(yù)測 小波變換 譜熵 包絡(luò)檢測
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275426)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言 齒輪、軸承、絲杠等旋轉(zhuǎn)機(jī)械在通用機(jī)械零部件中應(yīng)用廣泛,其運(yùn)行狀態(tài)往往直接影響整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的工作精度、壽命和可靠性,所以對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械零部件的診斷和檢測甚為重要[1]。當(dāng)零部件出現(xiàn)磨損、點(diǎn)蝕、變形等故障時(shí)若繼續(xù)受載運(yùn)轉(zhuǎn),則轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一周其工作表面會(huì)產(chǎn)生一個(gè)或多

【參考文獻(xiàn)】

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3 熊p，

本文編號(hào)：871345