基于小波包自相关的能量算子旋转机械故障诊断

发布时间：2018-03-24 06:21

  本文选题：小波包熵值　切入点：自相关函数　出处：《河南理工大学学报(自然科学版)》2016年01期

【摘要】：针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性,非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出一种基于小波包熵与自相关函数相结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,其次用自相关函数分析的方法进一步抑制噪声对提取特征频率的干扰,最后对降噪处理过的信号进行能量算子解调,从而实现提取轴承的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于单纯的小波包分析预处理存在的降噪效果不理想以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,实现对故障类别的推断。
[Abstract]:Aiming at the nonlinear, non-stationary and complex modulation phenomena of bearing vibration signal under strong noise background, An energy operator demodulation fault diagnosis method based on wavelet packet entropy and autocorrelation function is proposed. Secondly, the method of autocorrelation function analysis is used to further suppress the interference of noise to the extracted characteristic frequency, and finally demodulate the signal processed by noise with energy operator. Thus, the amplitude and frequency information of the bearing fault signal can be extracted, and the experimental analysis of the mechanical fault vibration signal shows that, Compared with the simple wavelet packet analysis, the noise reduction effect is not ideal and the operation precision of the ordinary Hilbert demodulation method can not meet the diagnostic requirements. The method can effectively demodulate the fault frequency information and realize the inference of the fault category.
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(21366017) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY154) 大学生科技创新基金资助项目(2014087)
【分类号】：TH17

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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4 杨e，

本文编号：1657094