本文關(guān)鍵詞：機(jī)械軸承故障信號提取仿真研究

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【摘要】：有效提取機(jī)械軸承故障信號中的特征頻率是判斷軸承故障類型的基礎(chǔ),由于軸承故障信號中夾雜了噪聲成分,影響了對故障特征信息的提取。有效濾除噪聲成分的同時保留有用信號成分是提取故障信息的關(guān)鍵,所以研究了一種小波閾值方法與補(bǔ)充的總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(CEEMD)相結(jié)合的故障提取方法。首先介紹了一種小波閾值函數(shù),同時引人了針對振動信號峭度值的閾值策略,運用這種降噪方法對軸承故障信號進(jìn)行降噪預(yù)處理,然后結(jié)合改進(jìn)的EMD分解方法-CEEMD(補(bǔ)充的總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解),對降噪后的滾動軸承的故障振動信號進(jìn)行分解處理,利用相關(guān)系數(shù)法和峭度值法選取了最佳本征模式分量(IMF),最后對IMF分量進(jìn)行包絡(luò)譜變換提取了軸承的故障頻率,仿真結(jié)果證明所探討的方法提取的故障信息更加清晰準(zhǔn)確。
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 振動信號 小波閾值 故障提取
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71472081)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： l引言 軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵組成部件,往往是最容易產(chǎn)生故障的。據(jù)統(tǒng)計有30%的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是由于滾動軸承引起的[1]。 通常是通過對軸承故障信號直接進(jìn)行時頻譜變換提取其故障頻率來判斷故障特征類型,但是機(jī)械軸承故障振動信號常常受周圍環(huán)境影響,因而會含有較多噪聲干擾

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本文編號：701933