基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-09-08 16:52

  本文关键词：基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

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【摘要】：针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征难以提取的特点,提出了基于傅里叶分解(FDM)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先利用傅里叶分解的自适应性特点,将故障信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的固有频带函数,然后利用自相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,对重构后的信号求解1.5维Teager能量谱,从而得到故障特征频率,进行故障诊断。仿真结果表明,与传统的包络谱分析相比,该方法的故障特征更加明显,效果更好。最后将该方法成功地应用到实际的滚动轴承故障诊断中,进一步验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 内蒙古机电职业技术学院;内蒙古农业大学;
【关键词】： 傅里叶分解 .维Teager能量谱 滚动轴承 故障诊断
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言傅里叶分解(Fourier Decomposition Method,FDM)[1]是一种由Singh于2015年提出的新的非平稳非线性自适应信号处理方法。该方法基于傅里叶变换的基础,首先在傅里叶域定义瞬时频率具有物理意义的固有频带函数(FIBFs),然后在整个傅里叶域自适应地查找傅里叶固有频带函数,从

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