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基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
1
1
作者
朱战伟
何怡刚
+1 位作者
宁暑光
王涛
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第9期1185-1193,共9页
在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结...
在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结构,再以加权谐波和为优化指标,将信号频谱范围内的所有频率作为候选频率进行了搜索,确定加权谐波和最大处的频率为最优循环频率;然后,使用经过参数优化后的CYCBD对信号进行了滤波,并结合1.5维谱方法对滤波信号进行了处理;最后,为了进一步验证该方法在提取轴承故障特征方面的有效性,采用包络分析方法对实测信号进行了分析,获得了滤波信号的频谱特征。研究结果表明:经基于自适应CYCBD和1.5维谱方法滤波后,信号的香农熵为0.094,显著低于CYCBD和经验模态分解(EMD)方法;而且在信号的包络谱中,出现了清晰的故障特征频率及其倍频谱线,说明该方法具有较好的噪声抑制能力,并且能够有效地提取轴承振动信号中的故障脉冲成分。
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关键词
最大二阶循环平稳盲卷积
谐波加权和
循环频率
包络分析方法
频谱特征
经验模态分解
信号滤波
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职称材料
题名
基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
1
1
作者
朱战伟
何怡刚
宁暑光
王涛
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第9期1185-1193,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51977153,51977161,51577046)
国家自然科学基金重点项目(51637004)
+1 种基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFF0102200)
装备预先研究重点项目(41402040301)。
文摘
在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结构,再以加权谐波和为优化指标,将信号频谱范围内的所有频率作为候选频率进行了搜索,确定加权谐波和最大处的频率为最优循环频率;然后,使用经过参数优化后的CYCBD对信号进行了滤波,并结合1.5维谱方法对滤波信号进行了处理;最后,为了进一步验证该方法在提取轴承故障特征方面的有效性,采用包络分析方法对实测信号进行了分析,获得了滤波信号的频谱特征。研究结果表明:经基于自适应CYCBD和1.5维谱方法滤波后,信号的香农熵为0.094,显著低于CYCBD和经验模态分解(EMD)方法;而且在信号的包络谱中,出现了清晰的故障特征频率及其倍频谱线,说明该方法具有较好的噪声抑制能力,并且能够有效地提取轴承振动信号中的故障脉冲成分。
关键词
最大二阶循环平稳盲卷积
谐波加权和
循环频率
包络分析方法
频谱特征
经验模态分解
信号滤波
Keywords
maximum second-order cyclostationary blind convolution(CYCBD)
harmonic weighted sum
cyclic frequency
envelope analysis method
spectral characteristics
empirical mode decomposition(EMD)
signal filtering
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [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
被引量
操作
1
基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法
朱战伟
何怡刚
宁暑光
王涛
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
1
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