一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

发布时间：2017-10-09 14:48

  本文关键词：一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

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【摘要】：针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,获得在最小信息熵下的中心频率和滤波带宽.由自适应Morlet小波滤波器获得的滤波信号,其中的冲击成分可以很好地被表征.最后对滤波后的信号做包络谱分析即可提取滚动轴承的故障频率.实验表明,自适应Morlet小波滤波方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期冲击特征,对于滚动轴承早期故障振动信号,能够有效地提取冲击特征频率实现滚动轴承早期故障诊断.
【作者单位】： 东南大学机械工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 特征提取 早期故障 Morlet小波 混洗蛙跳算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075070) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130092110003)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承是机械设备中应用最广泛的零件之一,也是旋转机械易损件之一[1].滚动轴承在使用过程中经历正常、早期微弱故障、严重故障到失效的过程.严重故障阶段意味着滚动轴承已经发展到故障中晚期,故障特征明显且容易提取;早期微弱故障阶段的特征提取相对来说比较困难,因为早期

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1000789