基于改进的G-SVSLMS与冗余提升小波的滚动轴承故障诊断

发布时间：2018-06-28 06:19

  本文选题：自适应算法 + 小波分析　； 参考：《制造技术与机床》2017年10期

【摘要】：噪声的干扰导致滚动轴承早期故障信号不易被发现,有效滤除噪声信号是实现设备早期故障诊断的关键。对基于Sigmoid函数的变步长自适应算法(G-SVSLMS)进行相关性改进,并将该方法应用于振动信号的初始降噪。根据冗余提升原理对一次降噪后信号进行再降噪,从而实现设备振动信号的有效提取。实验及工程数据分析表明该复合方法的应用效果明显高于单一滤波方法。
[Abstract]:The early fault signal of rolling bearing is not easy to be found due to the noise disturbance, and the key to realize the early fault diagnosis is to filter the noise signal effectively. The variable step size adaptive algorithm (G-SVSLMS) based on Sigmoid function is improved and applied to the initial noise reduction of vibration signal. According to the principle of redundant lifting, the signal after the first noise reduction is de-noised again, so that the vibration signal of the equipment can be extracted effectively. Experimental and engineering data analysis show that the application effect of this composite method is obviously higher than that of single filtering method.
【作者单位】： 新乡职业技术学院;北京工业大学机电学院;
【基金】：国家软科学计划科技部资助项目(2014GXS4B046)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2077056