分数阶傅里叶变换在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2018-05-12 01:23

  本文选题：滚动轴承 + 分数阶傅里叶变换(FRFT)　； 参考：《哈尔滨理工大学学报》2017年03期

【摘要】：在对滚动轴承微弱故障诊断时,故障信号容易受到噪声的干扰,为了获取滚动轴承数据的有效故障信息,研究用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的方法对滚动轴承工作中产生的微弱故障进行诊断。该方法可以将滚动轴承数据变换到分数阶域的空间中进行分析,在此空间中变换分数阶的阶次从而搜索提取出微弱故障的最大峰值,分析结果表明用分数阶傅里叶算法可以有效的降低其他分量和噪声的互相干扰,准确的提取目标分量,实验结果证实了该方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In the weak fault diagnosis of rolling bearing, the fault signal is easily disturbed by noise. In order to obtain the effective fault information of rolling bearing data, The method of fractional Fourier transform FRFT (FRFT) is used to diagnose the weak faults of rolling bearing. This method can transform the rolling bearing data into the space of fractional order domain and transform the order of fractional order in this space to search and extract the maximum peak value of weak fault. The results show that the fractional-order Fourier algorithm can effectively reduce the interference between other components and noise and extract the target components accurately. The experimental results show that the method is effective and feasible.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院;
【基金】：哈尔滨市科技创新人才项目(1014RFQXJ163)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1876496