基于小波包-1.5维Teager能量谱图和深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

带式输送机工作环境恶劣、干扰源复杂,受非周期性冲击及谐波干扰,其托辊滚动轴承故障诊断困难。针对此问题,提出了一种基于小波包-1.5维Teager能量谱图和深度学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波包分解对故障信号进行分解,提取能量占比较高的分量进行重构;然后,采用Teager能量算子和1.5维谱处理重构信号滤除周期性谐波干扰,构建出故障特征能量谱图;最后,利用卷积神经网络对能量谱图进行训练和测试,精准诊断出滚动轴承故障类型。仿真与实验分析结果表明,所提方法可有效滤除非周期性冲击和谐波的干扰,并精准诊断出轴承故障类型。所提方法为托辊滚动轴承的故障诊断提供了一种新思路,具有一定的工程应用价值。