本文關(guān)鍵詞：基于小波改進(jìn)閾值去噪與LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究

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【摘要】：為從含有強(qiáng)烈噪聲干擾的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征信息,提出了一種小波改進(jìn)閾值去噪與局部均值分解(LMD)相結(jié)合的故障診斷方法。首先,根據(jù)構(gòu)造小波改進(jìn)閾值函數(shù)需滿足的必要條件以及滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)特征,提出了適應(yīng)于滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的拋物線平滑閾值函數(shù),利用其對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理;然后,對(duì)去噪后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LMD分解得到若干乘積函數(shù)分量(PF);最后,根據(jù)相關(guān)系數(shù)篩選出有效PF分量,并對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),提取故障特征頻率。仿真分析和應(yīng)用實(shí)例結(jié)果表明,該方法能有效提取滾動(dòng)軸承故障特征信息,實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。
【作者單位】： 青島理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波改進(jìn)閾值 局部均值分解 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于多源信息融合的數(shù)控設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷研究”(51075220) 青島市科技計(jì)劃基礎(chǔ)研究項(xiàng)目“基于多源信息融合的數(shù)控設(shè)備故障診斷研究”(12-1-4-4-(3)-JCH) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目“基于多模型聚合的數(shù)控機(jī)床故障診斷原理與方法研究”(20123721110001)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備最為關(guān)鍵的部件,也是最易損傷的部件,其局部產(chǎn)生損傷將會(huì)影響機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),嚴(yán)重時(shí)造成整臺(tái)設(shè)備的損壞[1]。滾動(dòng)軸承發(fā)生故障時(shí),會(huì)產(chǎn)生周期性的脈沖沖擊,振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)特性;由于機(jī)械設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)境惡劣,實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)往往伴有大量噪

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本文編號(hào)：955763