滚动轴承循环故障特征增强的自相关非局部平均算法

针对非局部平均算法(Nonlocal Means,NLM)在处理低信噪比信号时将部分冲击特征均值化、丢失故障信息的现象。提出一种自相关非局部平均算法,首先利用自相关函数对振动信号进行预处理,初步减小噪声影响;再对时延截取的自相关函数进行NLM处理,并以加权运算得到的各样本点权重分布作为包络信号;最后对权重系数序列进行傅里叶变换得到包络谱,获得诊断结果。滚动轴承故障仿真数据和实验室信号分析验证了方法的有效性和优越性。