本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)時(shí)域盲解卷積算法在軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)強(qiáng)背景噪聲、干擾源多、旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障盲提取算法的不足,為了有效提取并分離出軸承的故障特征,提出一種基于廣義形態(tài)濾波和改進(jìn)KL距離相結(jié)合的改進(jìn)時(shí)域盲解卷積故障特征提取算法。首先利用廣義形態(tài)濾波提取信號(hào)中重要特征頻率;然后利用正交匹配追蹤算法去除濾波后信號(hào)的周期成分;最后,使用改進(jìn)KL距離計(jì)算各分量的距離,通過模糊C均值聚類獲得分離信號(hào)。實(shí)驗(yàn)仿真和故障滾動(dòng)軸承聲信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)的分析結(jié)果表明,該方法能夠有效提取滾動(dòng)軸承故障特征。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 廣義形態(tài)濾波 壓縮感知 改進(jìn)KL距離 盲信號(hào)處理
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51305186、51265018) 云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目(2011J078)資助~~
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 引言由于機(jī)械信號(hào)的復(fù)雜性、實(shí)際工況下的強(qiáng)背景噪聲以及干擾源眾多,傳感器拾取的觀測(cè)信號(hào)往往是故障源信號(hào)和其他噪聲信號(hào)混合在一起,使得提取和識(shí)別有用信號(hào)的困難加大[1]。如何從繁多的機(jī)械狀態(tài)信號(hào)中提取能真實(shí)而客觀的反映診斷對(duì)象狀況的特征信息,是故障診斷成功與否的關(guān)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：979247