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基于多自由度的小波包滾動(dòng)軸承故障診斷方法

發(fā)布時(shí)間:2017-08-06 19:23

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【摘要】:快速譜峭度圖是滾動(dòng)軸承故障診斷的有效方法,然而,該方法有可能將最佳頻帶分割到不同區(qū)域,造成對(duì)故障信息的識(shí)別能力不足,并且對(duì)隨機(jī)沖擊噪聲的免疫力較弱。根據(jù)滾動(dòng)軸承故障激發(fā)多個(gè)固有頻率的特點(diǎn)以及平均降噪原理,提出多自由度小波包診斷方法,選取適當(dāng)數(shù)量的小波包子帶信號(hào),將所選子帶信號(hào)的頻譜平均處理,充分利用信號(hào)的有用信息,增強(qiáng)了對(duì)白噪聲及隨機(jī)沖擊噪聲的免疫力。對(duì)滾動(dòng)軸承故障仿真信號(hào)及實(shí)測(cè)信號(hào)分別應(yīng)用快速有限沖擊響應(yīng)(FIR),譜峭度方法,小波包譜峭度方法以及多自由度小波包診斷方法的對(duì)比分析,表明多自由度小波包診斷方法對(duì)白噪聲及隨機(jī)沖擊噪聲具有更強(qiáng)的免疫力,驗(yàn)證了該方法的有效性及實(shí)用性。
【作者單位】: 上海電機(jī)學(xué)院機(jī)械學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】多自由度 小波包 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目基金資助(51575331) 國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目資助(61603238) 上海高校青年教師培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目資助(A1-5701-16-014-07)
【分類號(hào)】:TH133.33
【正文快照】: 滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用的零部件之一。滾動(dòng)軸承壽命離散,定期檢測(cè)更換制度存在極大的安全隱患,或者會(huì)造成浪費(fèi)。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行有效的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷在電力、冶金、化工等行業(yè)中有著重要的意義[1]。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),激發(fā)軸承系統(tǒng)的多個(gè)固有振動(dòng)頻率。這些固

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 郝騰飛;航空發(fā)動(dòng)機(jī)滾動(dòng)軸承故障的核方法智能識(shí)別技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 廖強(qiáng);約束獨(dú)立分量和多小波分析在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

3 曾鳴;基于凸包的模式識(shí)別方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2016年

4 于江林;滾動(dòng)軸承故障的非接觸聲學(xué)檢測(cè)信號(hào)特性及重構(gòu)技術(shù)研究[D];大慶石油學(xué)院;2009年

5 楊柳松;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2013年

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7 趙協(xié)廣;基于小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[D];山東科技大學(xué);2009年

8 侯者非;強(qiáng)噪聲背景下滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

9 郭艷平;面向風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱滾動(dòng)軸承故障診斷的理論與方法研究[D];浙江大學(xué);2012年

10 孟濤;齒輪與滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)分析與診斷[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李男;基于LMD樣本熵和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[D];燕山大學(xué);2015年

2 李玉奎;基于非平穩(wěn)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 卜勇霞;基于時(shí)頻分析方法的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 馬寶;基于KICA和LSSVM的滾動(dòng)軸承故障監(jiān)測(cè)及診斷方法[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 馮春生;基于多源不確定信息融合的數(shù)控機(jī)床滾動(dòng)軸承故障診斷方法與實(shí)驗(yàn)研究[D];青島理工大學(xué);2015年

6 王天一;基于正交小波優(yōu)化閾值降噪方法的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 宋耀文;基于振動(dòng)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提取與診斷研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

8 韓一村;基于多傳感器的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)研究[D];河南科技大學(xué);2015年

9 王秀娟;基于LMD的譜峭度算法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 段永強(qiáng);局部均值分解法在滾動(dòng)軸承故障自動(dòng)診斷中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2015年



本文編號(hào):631150

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