基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断

发布时间：2018-12-12 03:44

【摘要】：针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于子小波布置策略和小波系数融合的故障诊断方法。首先,布置子小波并进行小波变换;然后,根据峰度指标对多尺度小波系数进行融合集成;最后,运用自相关谱抑制噪声,突出故障信息。通过仿真信号和实际信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够提取出微弱的故障特征,实现滚动轴承的早期故障诊断。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of extracting the weak fault features in the early stage of rolling bearing, a fault diagnosis method based on subwavelet layout strategy and wavelet coefficient fusion is proposed. First, the sub-wavelet is arranged and wavelet transform is carried out; then, the multi-scale wavelet coefficients are fused and integrated according to the kurtosis index; finally, the autocorrelation spectrum is used to suppress the noise and highlight the fault information. The simulation and actual signals are used to verify the method. The results show that the method can extract weak fault features and realize the early fault diagnosis of rolling bearings.
【作者单位】： 山东理工大学电气与电子工程学院;山东理工大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51105236) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2012EEL06)
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2373841