本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)Morlet小波濾波方法及其在滾動(dòng)軸承早期故障特征提取中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 滾動(dòng)軸承 特征提取 早期故障 Morlet小波 混洗蛙跳算法

【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)微弱,故障特征難以提取的問題,提出了一種基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自適應(yīng)Morlet小波濾波方法.首先利用自相關(guān)分析去除寬頻隨機(jī)噪聲,然后通過SFLA優(yōu)化Morlet小波的濾波參數(shù),獲得在最小信息熵下的中心頻率和濾波帶寬.由自適應(yīng)Morlet小波濾波器獲得的濾波信號(hào),其中的沖擊成分可以很好地被表征.最后對(duì)濾波后的信號(hào)做包絡(luò)譜分析即可提取滾動(dòng)軸承的故障頻率.實(shí)驗(yàn)表明,自適應(yīng)Morlet小波濾波方法可以成功地從低信噪比信號(hào)中提取出周期沖擊特征,對(duì)于滾動(dòng)軸承早期故障振動(dòng)信號(hào),能夠有效地提取沖擊特征頻率實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承早期故障診斷.
【作者單位】： 東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 特征提取 早期故障 Morlet小波 混洗蛙跳算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075070) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130092110003)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中應(yīng)用最廣泛的零件之一,也是旋轉(zhuǎn)機(jī)械易損件之一[1].滾動(dòng)軸承在使用過程中經(jīng)歷正常、早期微弱故障、嚴(yán)重故障到失效的過程.嚴(yán)重故障階段意味著滾動(dòng)軸承已經(jīng)發(fā)展到故障中晚期,故障特征明顯且容易提取;早期微弱故障階段的特征提取相對(duì)來說比較困難,因?yàn)樵缙?

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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8 董林W，

本文編號(hào)：1000789