基于改进小波阈值和Teager能量算子的轴承故障诊断

发布时间：2017-05-27 18:11

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【摘要】：针对背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题以及传统小波阈值降噪算法中阈值难以确定的不足,文章提出了改进的小波阈值算法对滚动轴承的故障信号进行降噪预处理。同时,为了能有效地提取出滚动轴承的故障特征,引入了在检测信号冲击特征具有独特优势的Teager能量算子增强故障特征。仿真信号和实测信号处理结果表明,改进后的小波阈值算法能很好滤除故障信号中的噪声,且Teager能量算子能明显增强故障特征。该算法充分结合了两者的优点,有很好的工程应用前景。
【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司);
【关键词】： 滚动轴承 能量算子 小波能量熵 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目(51677135) 国家电网公司科技项目(520940150018)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是旋转机械中使用最广泛的零部件,也是最易发生损伤的零部件之一。旋转机械故障中,约有30%的故障来自滚动轴承。滚动轴承健康状况的好坏关系到整个机械系统的运行性能。当滚动轴承发生局部破坏或损伤时,采集的滚动轴承的振动信号通常是周期性的冲击,并且现场条件

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本文编号：400791