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基于IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的滚动轴承故障诊断
1
作者
马丽华
朱春梅
赵西伟
《机床与液压》
北大核心
2020年第16期182-187,211,共7页
针对变模式分解(VMD)中分解层数K对分解结果准确度影响较大以及轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出了一种利用瞬时频率均值(IFM)确定K值并结合小波阈值降噪(WTD)和Hilbert变换对轴承的振动信号进行分析的方法。...
针对变模式分解(VMD)中分解层数K对分解结果准确度影响较大以及轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出了一种利用瞬时频率均值(IFM)确定K值并结合小波阈值降噪(WTD)和Hilbert变换对轴承的振动信号进行分析的方法。首先利用瞬时频率均值选择合适的VMD中的K值,然后用VMD方法对含噪声的信号进行自适应分解,根据相关系数原则从分解的分量中选取含有主要故障信息的分量进行小波阈值降噪分析,最后进行Hilbert变换解调出故障特征频率。为验证此方法的可行性,首先通过仿真信号验证了所用降噪方法的可靠性,然后用提出的IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的方法对实际轴承故障数据进行分析,该方法故障诊断的准确率达到99%以上,说明该方法可以很好地识别滚动轴承的故障信息。
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关键词
瞬时频率均值(IFM)
变模式分解(VMD)
小波阈值降噪(WTD)
HILBERT变换
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题名
基于IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的滚动轴承故障诊断
1
作者
马丽华
朱春梅
赵西伟
机构
北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第16期182-187,211,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51275052)
北京市自然科学基金重点项目(3131002)
北京学者计划项目(2015-025)。
文摘
针对变模式分解(VMD)中分解层数K对分解结果准确度影响较大以及轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出了一种利用瞬时频率均值(IFM)确定K值并结合小波阈值降噪(WTD)和Hilbert变换对轴承的振动信号进行分析的方法。首先利用瞬时频率均值选择合适的VMD中的K值,然后用VMD方法对含噪声的信号进行自适应分解,根据相关系数原则从分解的分量中选取含有主要故障信息的分量进行小波阈值降噪分析,最后进行Hilbert变换解调出故障特征频率。为验证此方法的可行性,首先通过仿真信号验证了所用降噪方法的可靠性,然后用提出的IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的方法对实际轴承故障数据进行分析,该方法故障诊断的准确率达到99%以上,说明该方法可以很好地识别滚动轴承的故障信息。
关键词
瞬时频率均值(IFM)
变模式分解(VMD)
小波阈值降噪(WTD)
HILBERT变换
Keywords
Instantaneous frequency mean
Variational mode decomposition
wavelet threshold denoisingh
Hilbert transform
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的滚动轴承故障诊断
马丽华
朱春梅
赵西伟
《机床与液压》
北大核心
2020
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