机械轴承故障信号提取仿真研究

发布时间：2017-08-19 17:13

  本文关键词：机械轴承故障信号提取仿真研究

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【摘要】：有效提取机械轴承故障信号中的特征频率是判断轴承故障类型的基础,由于轴承故障信号中夹杂了噪声成分,影响了对故障特征信息的提取。有效滤除噪声成分的同时保留有用信号成分是提取故障信息的关键,所以研究了一种小波阈值方法与补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)相结合的故障提取方法。首先介绍了一种小波阈值函数,同时引人了针对振动信号峭度值的阈值策略,运用这种降噪方法对轴承故障信号进行降噪预处理,然后结合改进的EMD分解方法-CEEMD(补充的总体平均经验模态分解),对降噪后的滚动轴承的故障振动信号进行分解处理,利用相关系数法和峭度值法选取了最佳本征模式分量(IMF),最后对IMF分量进行包络谱变换提取了轴承的故障频率,仿真结果证明所探讨的方法提取的故障信息更加清晰准确。
【作者单位】： 辽宁科技大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 振动信号 小波阈值 故障提取
【基金】：国家自然科学基金(71472081)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： l引言 轴承作为旋转机械的关键组成部件,往往是最容易产生故障的。据统计有30%的旋转机械故障是由于滚动轴承引起的[1]。 通常是通过对轴承故障信号直接进行时频谱变换提取其故障频率来判断故障特征类型,但是机械轴承故障振动信号常常受周围环境影响,因而会含有较多噪声干扰

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本文编号：701933