本文關(guān)鍵詞：基于最小熵解卷積和能量算子的滾動軸承故障診斷方法

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【摘要】：針對滾動軸承故障識別困難這一問題,提出了基于最小熵解卷積和能量算子的診斷方法。首先利用最小熵解卷積算法對原始振動信號進行預(yù)處理,削弱冗余噪聲成分的干擾,增強故障特征,繼而計算解卷積信號的Teager能量算子輸出,并對所得的瞬時能量信號做頻譜分析,最終通過分析能量譜中的頻率成分實現(xiàn)故障類型的準確判定。實測信號分析結(jié)果表明,基于最小熵解卷積和能量算子的診斷方法能夠有效提取軸承故障信號中的微弱特征信息,具有一定工程應(yīng)用價值。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;燕山大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 最小熵解卷積 Teager能量算子
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言作為風力發(fā)電機、鼓風機、電動機等電力設(shè)備上的重要組成部件,滾動軸承的運行狀態(tài)直接影響設(shè)備的整體性能及工作效率,如果能在軸承早期失效階段實現(xiàn)故障的準確判別并及時排除隱患,對于確保設(shè)備安全穩(wěn)定運行,避免出現(xiàn)連鎖事故及經(jīng)濟損失具有重要意義,因此探尋行之有效的滾

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本文編號：621013