基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取

陈保家; 汪新波; 赵春华; 陈法法; 邱光银; 田红亮

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基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取

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为了提高滚动轴承的故障特征提取可靠性,该文提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filtering,ALIF)和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取的方法。该方法首先利用ALIF将轴承的故障振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,然后对包含故障信息最多的分量进行能量算子解调,得到分量的包络谱来提取轴承的故障特征。仿真结果表明:ALIF能够准确获取IMF分量,解决经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)带来的模式混叠问题,结合能量算子解调方法能更好地凸显故障信号的包络谱特征,有效地提取轴承故障特征频率。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2018年第4期|445-452|共8页
作者
陈保家; 汪新波; 赵春华; 陈法法; 邱光银; 田红亮;
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作者单位

三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;

三峡大学机械与动力学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
自适应局部迭代滤波; 本征模态函数; 滚动轴承; 能量算子; 特征提取; 经验模式分解; 包络谱;

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