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基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断
1
作者
吴振雄
王林军
+2 位作者
邹腾枭
陈梦华
陈保家
《三峡大学学报(自然科学版)》
北大核心
2024年第1期92-98,共7页
针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,...
针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力.
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关键词
改进经验小波变换
多点最优最小熵解卷积
快速谱相关
峭度
互相关
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职称材料
基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法
被引量:
1
2
作者
邹腾枭
王林军
+2 位作者
刘洋
蔡康林
陈保家
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期194-198,共5页
针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(...
针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明:所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。
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关键词
小波阈值去噪
互补集合经验模态分解
互相关系数
轴承故障分析
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职称材料
题名
基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断
1
作者
吴振雄
王林军
邹腾枭
陈梦华
陈保家
机构
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
三峡大学机械与动力学院
湖北特种设备检验检测研究院宜昌分院
出处
《三峡大学学报(自然科学版)》
北大核心
2024年第1期92-98,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51975324)。
文摘
针对滚动轴承故障信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,本文提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)和快速谱相关(FSC)的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始信号进行快速谱相关分析得到增强包络谱,通过增强包络谱的极值点来自适应地划分频谱,以分割的频谱为边界构建小波滤波器组将信号分解为多个IMF分量,利用相关峭度准则筛选出有效的分量进行叠加;其次,用MOMEDA对其进行降噪处理,将降噪后的信号进行快速谱相关分析,得到增强包络谱图;最后,将增强包络谱图中幅值较高的频率与故障频率对比,判定其失效形式,用所提出的方法对实测轴承故障信号进行分析验证.结果表明,所提出的方法能有效降低噪音干扰且增强信号故障冲击特性,在噪声环境下具有较强的故障特征提取能力.
关键词
改进经验小波变换
多点最优最小熵解卷积
快速谱相关
峭度
互相关
Keywords
improved empirical wavelet transform
multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted
fast spectral correlation
kurtosis
cross correlation
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法
被引量:
1
2
作者
邹腾枭
王林军
刘洋
蔡康林
陈保家
机构
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
三峡大学机械与动力学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期194-198,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(51975324)。
文摘
针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明:所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。
关键词
小波阈值去噪
互补集合经验模态分解
互相关系数
轴承故障分析
Keywords
Wavelet threshold denoising(WTD)
Complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)
Cross-correlation coefficient
Bearing fault analysis ecomposition(CEEMD)
Cross-correlation coefficient
Bearing fault analysis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IEWT-MOMEDA-FSC的滚动轴承故障诊断
吴振雄
王林军
邹腾枭
陈梦华
陈保家
《三峡大学学报(自然科学版)》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法
邹腾枭
王林军
刘洋
蔡康林
陈保家
《机床与液压》
北大核心
2023
1
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职称材料
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