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小波分析是获得广泛应用的信号处理新技术。这里根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究,应用基于小波原理的自信息包络提取法,同时把该方法应用于分析滚动轴承故障,证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络,适用于分析滚动轴承故障。 相似文献
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《机械设计与制造》2016,(8)
为了消除噪声对轴承诊断效果的影响,提出了一种局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和空域相关相结合的轴承声发射信号特征提取方法。首先,利用LMD将轴承故障的声发射信号分解为若干个乘积函数(Production Function,PF)的线性组合;然后,采用峭度准则选取能够反映轴承故障特征的PF分量,对选取的PF分量分别采用空域相关法进行去噪,再重构去噪后的PF分量。最后,对去噪后声发射信号进行Hilbert包络谱分析,并与所选PF分量直接Hilbert包络谱分析结果进行对比。仿真计算和实验分析表明,本文提出的方法能够有效地提取轴承故障声发射信号特征。 相似文献
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适于声发射信号故障特征提取的小波函数 总被引:2,自引:0,他引:2
小波分析具有很强的弱信号检测能力,适于提取声发射信号的故障特征,但是在目前声发射信号的小波分析中,所普遍采用的小波函数诊断效果欠佳,亟需改进和优化.在分析典型机械故障声发射信号特征的基础上,根据损伤型声发射信号故障特征的提取原理,通过连续小波基函数的构造方法,设计了一种适于声发射信号故障特征提取的小波基函数.将该函数与普遍使用的Daubechies小波同时用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,结果表明前者的诊断效果更加清晰、准确、可靠.理论分析和试验研究均证明了所构造小波函数的科学性和有效性. 相似文献
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铁路货车轴承故障声发射信号的小波分析处理 总被引:2,自引:1,他引:2
将声发射技术用于铁路货车轴承故障信号的采集,用小波分析进行带通滤波,从而减少了背景噪声和其他工况的干扰,成功地将正常轴承与故障轴承区分出来。 相似文献
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根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性. 相似文献
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基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析。该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率。 相似文献
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