| 基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨晓雨,荆双喜,罗志鹏. 基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2009, 39(1): 172-176 |
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| 作者姓名： | 杨晓雨 荆双喜 罗志鹏 |
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| 作者单位： | （ 河南理工大学机械与动力工程学院，河南焦作454000 ） |
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| 摘 要： | 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，本文提出一种LMS（Least Mean Square，LMS）算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪，减弱背景噪声的影响；然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性，通过计算降噪后信号的快速峭度图，确定滤波器最优频带中心和带宽；最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析，验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。
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| 关 键 词： | 振动与波 滚动轴承 故障诊断 Least Mean Square (LMS) Fast-Kurtogram 共振解调 |
| 收稿时间： | 2018-04-08 |
Early Fault Diagnosis of Rolling Bearings based on LMS and Fast-Kurtogram |
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