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改进Autogram及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:2
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作者 何勇 王红 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期451-456,共6页
针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogram诊断方法。该方法将平均包络熵(MEE)最小值作为优化目标对MODWPT最佳分解层数进行搜寻,并以分解后节点... 针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogram诊断方法。该方法将平均包络熵(MEE)最小值作为优化目标对MODWPT最佳分解层数进行搜寻,并以分解后节点平方包络自相关峭度的最大值来确定最优频带的中心频率及带宽,最后通过包络解调提取故障特征信息。研究结果表明,自适应的分解层数确定方法较好地改善了Autogram方法的故障诊断效果,该方法可以快速、准确地识别出滚动轴承的故障特征。 展开更多
关键词 滚动轴承 改进Autogram 自适应modwpt 平均包络熵 故障特征提取
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