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基于小波去噪和倒频谱分析的滚动轴承内圈微弱故障诊断
被引量:
4
1
作者
王丹
金光灿
+1 位作者
邱志
李锦
《煤矿机械》
北大核心
2020年第12期160-163,共4页
在低转速工况下,滚动轴承内圈故障冲击响应微弱,常用的包络分析等方法较难提取出此微弱故障特征。为了有效提取低转速下轴承内圈的微弱故障特征,提出了一种小波去噪和倒频谱分析相结合的滚动轴承微弱故障诊断方法。首先采用田口方法优...
在低转速工况下,滚动轴承内圈故障冲击响应微弱,常用的包络分析等方法较难提取出此微弱故障特征。为了有效提取低转速下轴承内圈的微弱故障特征,提出了一种小波去噪和倒频谱分析相结合的滚动轴承微弱故障诊断方法。首先采用田口方法优化小波去噪参数选取过程,利用优化的参数对故障信号做去噪处理,再对去噪信号做倒频谱分析。试验结果表明,该方法能够有效提取低转速工况下轴承内圈的故障特征,且提取的故障频率与理论故障频率一致。
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关键词
滚动轴承
内圈微弱故障提取
田口优化
小波去噪
倒频谱分析
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职称材料
题名
基于小波去噪和倒频谱分析的滚动轴承内圈微弱故障诊断
被引量:
4
1
作者
王丹
金光灿
邱志
李锦
机构
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
舍弗勒贸易(上海)有限公司
出处
《煤矿机械》
北大核心
2020年第12期160-163,共4页
基金
上海市地方能力建设项目(19030501100)。
文摘
在低转速工况下,滚动轴承内圈故障冲击响应微弱,常用的包络分析等方法较难提取出此微弱故障特征。为了有效提取低转速下轴承内圈的微弱故障特征,提出了一种小波去噪和倒频谱分析相结合的滚动轴承微弱故障诊断方法。首先采用田口方法优化小波去噪参数选取过程,利用优化的参数对故障信号做去噪处理,再对去噪信号做倒频谱分析。试验结果表明,该方法能够有效提取低转速工况下轴承内圈的故障特征,且提取的故障频率与理论故障频率一致。
关键词
滚动轴承
内圈微弱故障提取
田口优化
小波去噪
倒频谱分析
Keywords
rolling bearing
weak fault extraction of inner ring
Taguchi optimization
wavelet denoising
cepstrum 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
基于小波去噪和倒频谱分析的滚动轴承内圈微弱故障诊断
王丹
金光灿
邱志
李锦
《煤矿机械》
北大核心
2020
4
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