基于小波改进阈值去噪与LMD的滚动轴承故障诊断研究

发布时间：2017-10-01 21:25

  本文关键词：基于小波改进阈值去噪与LMD的滚动轴承故障诊断研究

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【摘要】：为从含有强烈噪声干扰的滚动轴承振动信号中提取故障特征信息,提出了一种小波改进阈值去噪与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。首先,根据构造小波改进阈值函数需满足的必要条件以及滚动轴承振动信号特征,提出了适应于滚动轴承振动信号的抛物线平滑阈值函数,利用其对振动信号进行去噪预处理;然后,对去噪后的振动信号进行LMD分解得到若干乘积函数分量(PF);最后,根据相关系数筛选出有效PF分量,并对其进行包络解调,提取故障特征频率。仿真分析和应用实例结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,实现滚动轴承的故障诊断。
【作者单位】： 青岛理工大学机械工程学院;
【关键词】： 小波改进阈值 局部均值分解 滚动轴承 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金项目“基于多源信息融合的数控设备状态监测与故障诊断研究”(51075220) 青岛市科技计划基础研究项目“基于多源信息融合的数控设备故障诊断研究”(12-1-4-4-(3)-JCH) 高等学校博士学科点专项科研基金项目“基于多模型聚合的数控机床故障诊断原理与方法研究”(20123721110001)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滚动轴承是机械设备最为关键的部件,也是最易损伤的部件,其局部产生损伤将会影响机械设备的运行状态,严重时造成整台设备的损坏[1]。滚动轴承发生故障时,会产生周期性的脉冲冲击,振动信号表现出非线性、非平稳特性;由于机械设备运转环境恶劣,实测振动信号往往伴有大量噪

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本文编号：955763