改进ILoG算子的故障检测方法

发布时间：2021-08-02 14:59

　　针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯（improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG）算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法（water cycle algorithm,简称WCA）的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。 

【文章来源】：振动.测试与诊断. 2020,40(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

脉冲仿真信号

不同参数下ILoG算子滤波结果

采用石家庄铁道大学交通安全与控制河北省重点实验室列车轮对跑合实验台进行轮对轴承故障试验，如图3所示。试验用轴承为列车维修部门回收、轴承外圈和内圈表面已出现剥落故障、轴承型号为352226X2-2RZ的双列圆锥滚子轴承，如图4所示。试验中某型号铁路货车轴箱轴承支座上安装有CA-YD-188型加速度传感器，轮对转速为465r/min，采样频率为fs=25 600Hz。轮对轴承的结构参数如表1所示，通过计算，轴承外圈和内圈故障特征频率分别为fo=66.75Hz和fi=88.24Hz。图4 试验用轮对轴承外圈和内圈故障

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3317772