基于自回归最小熵反褶积的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-10-31 00:22

  本文关键词：基于自回归最小熵反褶积的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：轴承故障信号中的周期冲击成分会受到轴承元件间碰撞产生非周期冲击成分以及工况噪声的干扰,难以提取故障特征。使用自回归最小熵反褶积方法对故障信号处理,首先用自回归模型滤除非周期冲击成分,再使用最小熵反褶积方法对周期冲击成分进行增强,通过仿真和实验信号处理结果证明了该方法的有效性。
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;河北钢铁集团承德钢铁公司;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 自回归 最小熵反褶积
【基金】：内蒙古自治区自然科学基金项目(2012MS0717)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是机械设备中重要的旋转部件,为旋转体提供可靠稳定的支撑,承受旋转体自重及工作载荷的同时保证旋转体的回转精度,其工作状态直接影响整台设备的工作效率和使用寿命。自相关函数可以表征信号自身在两个不同时刻的线性关系,自回归模型系数确定常用的方法就是利用

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1 王昶峰;;基于最小熵反褶积的管道导波信号处理[J];黑龙江科技信息;2013年22期

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本文编号：1119998