滚动轴承循环故障特征增强的自相关非局部平均算法

发布时间：2018-05-31 12:17

  本文选题：自相关消噪 + 非局部平均算法　； 参考：《机械设计与研究》2017年02期

【摘要】：针对非局部平均算法(Nonlocal Means,NLM)在处理低信噪比信号时将部分冲击特征均值化、丢失故障信息的现象。提出一种自相关非局部平均算法,首先利用自相关函数对振动信号进行预处理,初步减小噪声影响;再对时延截取的自相关函数进行NLM处理,并以加权运算得到的各样本点权重分布作为包络信号;最后对权重系数序列进行傅里叶变换得到包络谱,获得诊断结果。滚动轴承故障仿真数据和实验室信号分析验证了方法的有效性和优越性。
[Abstract]:In order to deal with the low signal-to-noise ratio (SNR) signal, the nonlocal average algorithm (Nonlocal means NLM) equalizes the partial impulse feature and loses the fault information. In this paper, an autocorrelation nonlocal averaging algorithm is proposed. Firstly, the autocorrelation function is used to preprocess the vibration signal to reduce the noise effect, and then the time-delay autocorrelation function is processed by NLM. The weight distribution of each sample point is used as the envelope signal. Finally, the envelope spectrum is obtained by Fourier transform of the weight coefficient sequence, and the diagnosis result is obtained. The simulation data of rolling bearing fault and the analysis of laboratory signal verify the effectiveness and superiority of the method.
【作者单位】： 华东交通大学机电与车辆工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51665013、51265010) 江西省科协重点活动项目(赣科协字2014-154) 江西省青年科学基金资助项目(20161BAB216134) 载运工具与装备教育部重点实验室开放基金项目(15JD02)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1959646