本文關(guān)鍵詞：基于小波包去噪的循環(huán)自相關(guān)方法在軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)在軸承故障診斷中提取到的信號(hào)(包含噪聲干擾)及表現(xiàn)出的復(fù)雜調(diào)制特性,采用小波包方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和精度,采用循環(huán)自相關(guān)的方法進(jìn)行信號(hào)的解調(diào)處理,有效的提取故障特征頻率。結(jié)果表明,用仿真信號(hào)將小波包降噪結(jié)合循環(huán)自相關(guān)方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的內(nèi)、外圈及滾動(dòng)體的故障診斷,可以有效地提取出軸承的故障特征頻率。
【作者單位】： 甘肅省機(jī)械產(chǎn)品檢測(cè)與技術(shù)評(píng)價(jià)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;甘肅省機(jī)械科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 循環(huán)自相關(guān) 解調(diào) 小波包 降噪 故障診斷
【基金】：甘肅省青年科技基金計(jì)劃(1308RJYA060)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言軸承是電力、石化、冶金、機(jī)械、航空航天以及一些軍工行業(yè)中應(yīng)用最廣泛的零件之一,也是機(jī)械設(shè)備中工作條件最為惡劣、最容易損壞的零件,其任何輕微故障都有可能改變?cè)O(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài),甚至?xí)绊懙秸_(tái)設(shè)備的工作性能。據(jù)統(tǒng)計(jì),實(shí)際故障中30%是由軸承故障引起的[1]。因此,通

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本文編號(hào)：876160