MED和WPT技术在轴承故障检测中的应用

发布时间：2019-05-30 03:11

【摘要】：针对滚动轴承早期故障信息难以提取的问题,提出了一种基于最小熵卷积(MED)、小波包分解(WPT)和包络分析轴承故障检测技术,首先把采集的振动信号进行最小熵卷积处理,并根据包络谱稀疏度选择MED的滤波器长度。然后再将卷积后信号进行小波包分解,从所有的小波包节点中选择出包含故障敏感信息的节点。最后通过功率谱凸显轴承故障特征频率信息。通过实际信号对该方法进行了验证,结果表明该方法能够准确判明轴承运行状态。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the early fault information of rolling bearings, a wavelet packet decomposition (WPT) and envelope analysis bearing fault detection techniques based on minimum entropy convolution (MED), are proposed. Firstly, the collected vibration signal is processed by minimum entropy convolution, and the filter length of MED is selected according to the sparsity of envelope spectrum. Then the convolution signal is decomposed into wavelet packets, and the nodes containing fault sensitive information are selected from all wavelet packet nodes. Finally, the characteristic frequency information of bearing fault is highlighted by power spectrum. The method is verified by the actual signal, and the results show that the method can accurately determine the running state of the bearing.
【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(51305243) 山东省自然科学基金(ZR2012EEL06)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：2488465