基于加权非局部平均算法的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-12-04 17:19

  本文关键词：基于加权非局部平均算法的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：非局部平均算法(Non-Local Means,NLM)拥有十分优异的去噪性能,被广泛应用于二维图像信号处理领域,并逐渐应用于一维轴承故障信号检测中。该方法能够利用信号中存在的冗余冲击成分,以包括局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,抑制随机噪声信号,使冲击特征得到增强。但对于强烈背景噪声干扰下的信号,诊断效果不够理想。提出一种基于非局部平均算法的权重包络谱诊断方法,该方法对信号各点进行加权运算,通过权值比对,使信号冲击分量的尖锐特性得到进一步增强。通过与EEMD方法对比,以及实验室轴承故障数据和工程案例分析,验证了该方法在检测轴承局部故障检测中的有效性和优越性。
【作者单位】： 华东交通大学机电工程学院;
【分类号】：TH165.3;;TN911;;TH17
【正文快照】： 滚动轴承是旋转机械中承受径向载荷和传递力矩的关键部件,其工作环境恶劣,极易损坏;同时其运行状态将直接影响整台机械设备的工作状况[1-2]。轴承故障不仅会引起机械设备的振动与噪声,甚至会造成巨大的经济损失与人员伤亡。有效的滚动轴承状态监测与故障诊断方法一直都是人们

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本文编号：1251740