基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断研究

张珂; 邢金鹏

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基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断研究

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针对传统阈值去噪方法在处理轴承故障信号时存在的不足,提出了基于小波改进阈值去噪与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障信号的分析方法.为改善小波去噪产生的信号振荡和失真问题,构造了适用于滚动轴承振动信号的非线性阈值函数,并将其用为滚动轴承故障信号的噪声过滤器.采用经验模态分解将去噪后的信号分解成若干固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并用统计分析的方法提取出谱峭度值、各固有模态函数与去噪信号之间的互相关系数最大的分量.最后,为了在频域内提取到故障特征频率,对抽取到的固有模态分量进行包络分析.仿真数据分析和模拟实验数据分析表明,所提方法可有效地提取轴承故障特征频率,实现轴承的故障诊断.

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来源
《机械研究与应用》 |2018年第1期|84-88,90|共6页
作者
张珂; 邢金鹏;
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作者单位

青岛理工大学机械工程学院,山东青岛 266520;

青岛理工大学机械工程学院,山东青岛 266520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械振动学;
关键词
小波改进阈值; 经验模态分解; 包络分析; 滚动轴承; 故障诊断;

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