| 基于AMD和小波阈值去噪的电机轴承故障诊断 |
| |
| 引用本文： | 姜磊,朱明斯,李飞龙.基于AMD和小波阈值去噪的电机轴承故障诊断[J].机械设计与制造,2021(9):47-50. |
| |
| 作者姓名： | 姜磊 朱明斯 李飞龙 |
| |
| 作者单位： | 浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;北京信息科技大学,北京100101;中矿龙科能源科技股份有限公司,北京101300 |
| |
| 摘 要： | 轴承是异步电机常见故障类型中发生故障概率最大的部件.谐波法是目前轴承故障诊断的常用方法,想要准确的获取故障特征谐波分量,需要对故障信号进行去噪预处理.针对故障信号提取特征频率的噪声干扰问题,结合电机轴承故障机理分析,提出运用解析模态分解(AMD)算法和小波阈值去噪算法相结合的谐波检测方法来提高电机轴承故障特征谐波分量提取的准确性.实验结果表明,所提方法能够准确的提取故障信号的特征分量,可有效提升故障诊断的准确性和可靠性,降低了电动机故障发生概率.
|
| 关 键 词： | 电机轴承 故障诊断 谐波分量 AMD 小波阈值去噪 |
Fault Diagnosis of Motor Bearing Based on AMD and Wavelet Threshold Denoising |
| |
| JIANG Lei,Zhu Ming-si,LI Fei-long.Fault Diagnosis of Motor Bearing Based on AMD and Wavelet Threshold Denoising[J].Machinery Design & Manufacture,2021(9):47-50. |
| |
| Authors: | JIANG Lei Zhu Ming-si LI Fei-long |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
