基于多指标优化TQWT和TEO的轴承声发射故障诊断

针对滚动轴承早期故障声发射信号存在信噪比低、调制成分复杂导致故障特征难以识别的问题,提出一种利用多特征指标优化的可调Q因子小波变换(TQWT)和Teager能量算子(TEO)结合的故障诊断方法。以峭度-波形信息熵指标对TQWT参数(主要是品质因子Q)进行自适应选择,分解得到一系列子频带;然后,结合峭度、峰度、稀疏值组成融合指标对子频带进行筛选,对选出的子频带降噪后重构信号;最后求得重构信号Teager能量算子解调谱,通过对解调谱分析得到轴承故障特征信息。仿真和实验数据表明:该方法能在低转速强噪声背景下提取出轴承故障声发射信号中的冲击特征并进行故障诊断。

清晨姑娘

“喔喔喔……”随着几声公鸡的呜叫，清晨姑娘，悄悄地、轻轻地来到了我们的身边。清晨的薄雾使整个大地像蒙上了一层轻纱，树上不时还发出几声鸟叫：“啾啾，啾啾!”好像在为清晨姑娘的到来而感到欢喜。