LMD与小波阈值降噪结合的轴承故障识别

发布时间：2017-12-01 15:36

  本文关键词：LMD与小波阈值降噪结合的轴承故障识别

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【摘要】：直接小波阈值降噪会使有用信号部分失真,为更好地对轴承故障进行特征提取,提出将局部均值分解(LMD)与小波阈值降噪结合进行降噪处理,其方法是:对含噪音的信号先进行LMD分解,并仅对分离出的高频信号分量采用改进阈值函数的小波降噪,保留残余信号的完整数据,然后重构信号。通过MATLAB仿真和轴承故障特征提取实验表明,与其它几种信号降噪方法相比,基于LMD方法并改进阈值函数的小波降噪方法,能提高信噪比,能更好的对信号进行特征提取。
【作者单位】： 四川大学制造科学与工程学院;
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言轴承故障识别是提取系统振动信号的故障特征,而轴承故障时的振动信号是非线性、非平稳的时变信号。典型的时变分析方法有窗口傅立叶变换(STFT)和小波分析等,STFT的窗函数的大小和形状均保持不变,不利于分析时变信号,但小波变换具有多分辨率、去相关性和选基灵活的特点[1]

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6 张，

本文编号：1241621