Savitzky-Golay滤波与局部均值分解相结合的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-06-27 08:10

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【摘要】：介绍了滚动轴承故障诊断发展现状,以及局部均值分解在故障诊断中应用和局限。针对滚动轴承故障诊断中故障信号特征提取被噪声干扰问题,采用了基于Savitzky-Golay(SG)滤波和局部均值分解相结合的滚动轴承故障诊断方法,即在时域利用SG滤波的最小二乘拟合降噪,去除尖脉冲等噪声的信号作为局域均值分解的输入,最后对分解得到的有效分量重构后进行频谱分析提取故障频率。使用了仿真分析和滚动轴承故障诊断实例验证该方法,结果显示该方法能有效提取滚动轴承背景噪声干扰下的典型故障频率。
【作者单位】： 四川中烟工业有限责任公司;西南科技大学信息工程学院;
【关键词】： 局部均值分解 Savitzky-Golay滤波 轴承 故障诊断
【基金】：四川中烟工业责任有限公司公司科技项目(川渝烟工技研[2015]62号)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 1引言滚动轴承的故障诊断依赖于滚动轴承的状态检测,经历五个阶段,从起初的使用简易仪器辅助诊断到现在专家系统、神经网络等人工智能方法的广泛应用[1]。在滚动轴承的振动信号中,统计特征参量,例如峰值、波形因子,峰值因子、峭度等会随着故障出现变化,但利用统计特征参量进行

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