改进时域盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-05 22:39

  本文关键词：改进时域盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用

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【摘要】：针对实际工业现场强背景噪声、干扰源多、旋转机械故障盲提取算法的不足,为了有效提取并分离出轴承的故障特征,提出一种基于广义形态滤波和改进KL距离相结合的改进时域盲解卷积故障特征提取算法。首先利用广义形态滤波提取信号中重要特征频率;然后利用正交匹配追踪算法去除滤波后信号的周期成分;最后,使用改进KL距离计算各分量的距离,通过模糊C均值聚类获得分离信号。实验仿真和故障滚动轴承声信号及振动信号的分析结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承故障特征。
【作者单位】： 昆明理工大学机电工程学院;
【关键词】： 广义形态滤波 压缩感知 改进KL距离 盲信号处理
【基金】：国家自然科学基金(51305186、51265018) 云南省教育厅科学研究基金项目(2011J078)资助~~
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 引言由于机械信号的复杂性、实际工况下的强背景噪声以及干扰源众多,传感器拾取的观测信号往往是故障源信号和其他噪声信号混合在一起,使得提取和识别有用信号的困难加大[1]。如何从繁多的机械状态信号中提取能真实而客观的反映诊断对象状况的特征信息,是故障诊断成功与否的关

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本文编号：979247