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基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断
被引量:
5
1
作者
王朝阁
任学平
+1 位作者
孙百祎
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期773-780,共8页
针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断...
针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。
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关键词
滚动轴承
频带幅值熵
小波包
Teager能量谱
自适应共振带提取
早期故障
下载PDF
职称材料
基于改进VMD的滚动轴承故障诊断
被引量:
11
2
作者
任学平
李攀
+1 位作者
孙百祎
乔海懋
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第1期188-191,共4页
为了降低环境噪声对滚动轴承故障特征信息提取结果的影响,并且提高诊断的准备率,提出了基于改进VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先应用VMD算法对采集的轴承原始信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;然后依据峭度准则,选...
为了降低环境噪声对滚动轴承故障特征信息提取结果的影响,并且提高诊断的准备率,提出了基于改进VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先应用VMD算法对采集的轴承原始信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;然后依据峭度准则,选取峭度值最大的分量作为敏感分量进行后续的分析,最后采用Hilbert算法对选取分量进行解调分析;从最后得到的谱图中便可准确地提取到故障特征频率。通过对仿真和实验室信号的分析,证明了改进VMD算法的有效性与可行性。
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关键词
变分模态分解
Hilbert解调
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断
被引量:
5
1
作者
王朝阁
任学平
孙百祎
王建国
机构
内蒙古科技大学机械
工程
学院
山东交通职业学院泰山校区机电工程系
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期773-780,共8页
基金
国家自然科学基金项目(21366017)
内蒙古高等学校科学研究项目(NJZY16154)
内蒙古科技大学创新基金项目(2015QDL10)资助~~
文摘
针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。
关键词
滚动轴承
频带幅值熵
小波包
Teager能量谱
自适应共振带提取
早期故障
Keywords
Rolling bearing
Amplitude entropy of frequency band
Wavelet packet transform
Teager energy spectrum
The adaptive resonance frequency band extraction
Early fault
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进VMD的滚动轴承故障诊断
被引量:
11
2
作者
任学平
李攀
孙百祎
乔海懋
机构
内蒙古科技大学机械
工程
学院
山东交通职业学院泰山校区机电工程系
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第1期188-191,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51565046)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16154)
文摘
为了降低环境噪声对滚动轴承故障特征信息提取结果的影响,并且提高诊断的准备率,提出了基于改进VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先应用VMD算法对采集的轴承原始信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;然后依据峭度准则,选取峭度值最大的分量作为敏感分量进行后续的分析,最后采用Hilbert算法对选取分量进行解调分析;从最后得到的谱图中便可准确地提取到故障特征频率。通过对仿真和实验室信号的分析,证明了改进VMD算法的有效性与可行性。
关键词
变分模态分解
Hilbert解调
滚动轴承
故障诊断
Keywords
VMD
Hilbert Demodulation
Rolling Bearing
Fault Diagnosis
分类号
TH16 [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
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被引量
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1
基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断
王朝阁
任学平
孙百祎
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
2
基于改进VMD的滚动轴承故障诊断
任学平
李攀
孙百祎
乔海懋
《机械设计与制造》
北大核心
2020
11
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职称材料
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