基于广义形态学滤波和Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-05-26 16:15

本文关键词：基于广义形态学滤波和Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：广义形态滤波器可以很好地抑制输出统计偏倚的现象,Hilbert边际谱克服了传统包络法需要确定带通滤波器的中心频率和带宽的不足,将两种方法相结合,首先利用广义形态滤波对信号进行去噪,在此基础上对信号进行经验模态分解,然后选取合适的IMF分量得到信号的局部Hilbert边际谱。通过对轴承内外环进行故障诊断发现,该方法能准确地提取故障特征,从而有效地判别轴承的故障类型和部位,具有较广阔的应用前景。
【作者单位】：中北大学;运城学院;
【关键词】： 滚动轴承 广义形态滤波 经验模态分解 Hilbert边际谱
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50875247) 山西省自然科学基金资助项目(2009011026-1) 山西省研究生创新基金资助项目(2008072)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承在各种机电设备中有着广泛的应用,因此对滚动轴承的故障检测就显得尤为重要。滚动轴承中最典型的故障来自局部损伤。滚动轴承在运转过程中不仅产生高频冲击振动,而且脉冲激发力将对此振动的幅值产生调制作用[1-2]。对于由此产生的故障信号,包络分析法是一种行之

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