基于最小熵解卷积和能量算子的滚动轴承故障诊断方法

发布时间：2017-08-04 18:18

  本文关键词：基于最小熵解卷积和能量算子的滚动轴承故障诊断方法

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【摘要】：针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法。首先利用最小熵解卷积算法对原始振动信号进行预处理,削弱冗余噪声成分的干扰,增强故障特征,继而计算解卷积信号的Teager能量算子输出,并对所得的瞬时能量信号做频谱分析,最终通过分析能量谱中的频率成分实现故障类型的准确判定。实测信号分析结果表明,基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法能够有效提取轴承故障信号中的微弱特征信息,具有一定工程应用价值。
【作者单位】： 东北石油大学电气信息工程学院;燕山大学经济管理学院;华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 最小熵解卷积 Teager能量算子
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言作为风力发电机、鼓风机、电动机等电力设备上的重要组成部件,滚动轴承的运行状态直接影响设备的整体性能及工作效率,如果能在轴承早期失效阶段实现故障的准确判别并及时排除隐患,对于确保设备安全稳定运行,避免出现连锁事故及经济损失具有重要意义,因此探寻行之有效的滚

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 唐贵基;王晓龙;;参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J];西安交通大学学报;2015年05期

2 唐贵基;王晓龙;;自适应最大相关峭度解卷积方法及其在轴承早期故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2015年06期

3 安国庆;秦程;郭立炜;梁永春;;峭度滤波器用于电机轴承早期故障特征提取[J];电机与控制学报;2014年06期

4 唐贵基;王晓龙;;基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究[J];振动与冲击;2014年01期

5 王宏超;陈进;董广明;;基于最小熵解卷积与稀疏分解的滚动轴承微弱故障特征提取[J];机械工程学报;2013年01期

6 王天金;冯志鹏;郝如江;褚福磊;;基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J];振动与冲击;2012年02期

7 罗忠辉,薛晓宁,王筱珍,吴百海,何真;小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2005年14期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 柳玉昕;石岩;王美俊;田松峰;;基于最小熵解卷积和能量算子的滚动轴承故障诊断方法[J];组合机床与自动化加工技术;2016年06期

2 祁少阳;程珩;陈法法;;基于稳定分布参数估计的轴承故障诊断方法研究[J];太原理工大学学报;2016年03期

3 陈光忠;何志坚;;基于IHT与切片双谱的滚动轴承故障诊断方法[J];机械工程师;2016年05期

4 王少锋;仲济祥;王建国;;立体管网微泄漏实时监测系统研究概述[J];河北科技大学学报;2016年02期

5 张峻宁;张培林;陈彦龙;杨望灿;;某柴油机滑动轴承接触摩擦故障的振动特征与状态监测[J];机床与液压;2016年07期

6 严保康;周凤星;张瑞华;;基于稀疏分解的轴承双冲击特征提取[J];振动.测试与诊断;2016年02期

7 余发军;周凤星;严保康;;基于稀疏表示的轴承早期故障特征提取[J];北京理工大学学报;2016年04期

8 江星星;李舜酩;;多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法[J];电子测量与仪器学报;2016年04期

9 张小龙;张氢;秦仙蓉;孙远韬;;基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断[J];仪器仪表学报;2016年04期

10 高艳丰;朱永利;闫红艳;陈旭;;一种新型的输电线路双端行波故障定位方法[J];电力系统保护与控制;2016年08期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 胥永刚;孟志鹏;陆明;付胜;;双树复小波和奇异差分谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J];振动工程学报;2013年06期

2 刘中磊;于德介;刘坚;;基于故障特征频率的阶比双谱方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J];中国电机工程学报;2013年33期

3 马伦;康建设;孟妍;吕雷;;基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究[J];仪器仪表学报;2013年04期

4 莫代一;崔玲丽;王婧;;基于双重Q因子的稀疏分解法在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2013年09期

5 王宏超;陈进;董广明;;基于最小熵解卷积与稀疏分解的滚动轴承微弱故障特征提取[J];机械工程学报;2013年01期

6 冯辅周;司爱威;饶国强;江鹏程;;基于小波相关排列熵的轴承早期故障诊断技术[J];机械工程学报;2012年13期

7 梅检民;肖云魁;贾继德;赵慧敏;陈祥龙;乔龙;;基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取[J];振动工程学报;2012年03期

8 胡爱军;马万里;唐贵基;;基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法[J];中国电机工程学报;2012年11期

9 雷亚国;韩冬;林京;何正嘉;谭继勇;;自适应随机共振新方法及其在故障诊断中的应用[J];机械工程学报;2012年07期

10 王天金;冯志鹏;郝如江;褚福磊;;基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J];振动与冲击;2012年02期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李正直;重迭光谱线形的解卷积方法[J];光谱学与光谱分析;1985年03期

2 王宇;伍星;迟毅林;周川;沈沂;;基于盲解卷积和聚类的机械弱冲击声信号提取[J];振动工程学报;2009年06期

3 吴兆熊;;在满足谱估计解卷积法的二个假设条件下的一个同态解卷积系统[J];西安交通大学学报;1985年01期

4 叶大田，，郑玲;基于双通性重现视网膜图象的解卷积方法[J];清华大学学报(自然科学版);1995年01期

5 朱墨;吴国清;郭新毅;;基于盲解卷积的水声信号恢复技术[J];应用声学;2011年03期

6 梁春;沈建新;钮赛赛;;基于半盲解卷积复原的高分辨率视网膜成像系统[J];光学精密工程;2012年06期

7 刘国军;;时间分辨光谱测量中时间加宽效应的研究[J];光学机械;1988年04期

8 刘婷婷;任兴民;杨永锋;郭峰;;盲解卷积的机械振动信号分离技术[J];振动、测试与诊断;2009年04期

9 吴一龙;万红进;刘辉;磨国瑞;;解卷积锐化算法在导引头前视成像中的应用[J];火控雷达技术;2014年01期

10 简晓明,李明轩;用自适应滤波解卷积进行缺陷类型识别[J];声学学报;1999年06期

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 奚奇辉;油脂快速检测再出新方法[N];中国国门时报;2010年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 张之猛;水声信号处理中的盲解卷积技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年

2 王凯;谱域光学相干层析成像方法与系统研究[D];浙江大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 沈沂;盲解卷积在声信号诊断中的应用研究[D];昆明理工大学;2010年

2 孔艺颖;亚细胞结构的荧光解卷积成像方法的研究[D];清华大学;2013年

本文编号：621013