本文關鍵詞：基于自回歸最小熵反褶積的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：軸承故障信號中的周期沖擊成分會受到軸承元件間碰撞產生非周期沖擊成分以及工況噪聲的干擾,難以提取故障特征。使用自回歸最小熵反褶積方法對故障信號處理,首先用自回歸模型濾除非周期沖擊成分,再使用最小熵反褶積方法對周期沖擊成分進行增強,通過仿真和實驗信號處理結果證明了該方法的有效性。
【作者單位】： 內蒙古科技大學機械工程學院;河北鋼鐵集團承德鋼鐵公司;
【關鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 自回歸 最小熵反褶積
【基金】：內蒙古自治區(qū)自然科學基金項目(2012MS0717)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承是機械設備中重要的旋轉部件,為旋轉體提供可靠穩(wěn)定的支撐,承受旋轉體自重及工作載荷的同時保證旋轉體的回轉精度,其工作狀態(tài)直接影響整臺設備的工作效率和使用壽命。自相關函數可以表征信號自身在兩個不同時刻的線性關系,自回歸模型系數確定常用的方法就是利用

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1 王昶峰;;基于最小熵反褶積的管道導波信號處理[J];黑龍江科技信息;2013年22期

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本文編號：1119998