【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障信息難以提取的問(wèn)題,提出了一種基于最小熵卷積(MED)、小波包分解(WPT)和包絡(luò)分析軸承故障檢測(cè)技術(shù),首先把采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行最小熵卷積處理,并根據(jù)包絡(luò)譜稀疏度選擇MED的濾波器長(zhǎng)度。然后再將卷積后信號(hào)進(jìn)行小波包分解,從所有的小波包節(jié)點(diǎn)中選擇出包含故障敏感信息的節(jié)點(diǎn)。最后通過(guò)功率譜凸顯軸承故障特征頻率信息。通過(guò)實(shí)際信號(hào)對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確判明軸承運(yùn)行狀態(tài)。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the early fault information of rolling bearings, a wavelet packet decomposition (WPT) and envelope analysis bearing fault detection techniques based on minimum entropy convolution (MED), are proposed. Firstly, the collected vibration signal is processed by minimum entropy convolution, and the filter length of MED is selected according to the sparsity of envelope spectrum. Then the convolution signal is decomposed into wavelet packets, and the nodes containing fault sensitive information are selected from all wavelet packet nodes. Finally, the characteristic frequency information of bearing fault is highlighted by power spectrum. The method is verified by the actual signal, and the results show that the method can accurately determine the running state of the bearing.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51305243) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2012EEL06)
【分類號(hào)】：TH133.33

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