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基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取
被引量：
14
1
作者
张志刚
石晓辉
+1 位作者
陈哲明
汤宝平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012年第22期80-83,共4页
针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Functi...
针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果。
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关键词
改进EMD
滑动峰态算法
滚动轴承
故障特征提取
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职称材料
基于自适应EEMD及改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法
被引量：
3
2
作者
杨伟才
廖英英
刘永强
《轴承》
北大核心
2019年第1期54-60,共7页
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEMD和改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法。首先,对振动信...
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEMD和改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法。首先,对振动信号进行EEMD降噪处理;然后,基于相关峭度、信息熵和能量加权构造了自适应优选准则,选取IMF分量并进行信号重构;最后,对重构信号进行带通滤波处理,采用滑动峰态算法计算峰态时间序列,根据频谱分析结果诊断轴承故障。该方法弥补了传统方法选取IMF分量的不足,同时解决了弱冲击信号的包络问题,可提取轴承故障振动信号中的微弱冲击成分。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
EEMD
滑动峰态算法
能量加权
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职称材料
题名
基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取
被引量：
14
1
作者
张志刚
石晓辉
陈哲明
汤宝平
机构
重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012年第22期80-83,共4页
基金
国家自然科学基金项目(50875272)
国家高技术研究发展计划项目(2009AA04Z411)
文摘
针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果。
关键词
改进EMD
滑动峰态算法
滚动轴承
故障特征提取
Keywords
improved EMD
sliding kurtosis algorithm
rolling element bearing
fault feature extraction
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于自适应EEMD及改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法
被引量：
3
2
作者
杨伟才
廖英英
刘永强
机构
石家庄铁道大学机械工程学院
石家庄铁道大学土木工程学院
出处
《轴承》
北大核心
2019年第1期54-60,共7页
基金
国家自然科学基金项目(11572206
11472179
+4 种基金
U1534204
11372199)
河北省自然科学基金项目(A2015210005
A2016210099)
河北省教育厅项目(A2016002036)
文摘
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEMD和改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法。首先,对振动信号进行EEMD降噪处理;然后,基于相关峭度、信息熵和能量加权构造了自适应优选准则,选取IMF分量并进行信号重构;最后,对重构信号进行带通滤波处理,采用滑动峰态算法计算峰态时间序列,根据频谱分析结果诊断轴承故障。该方法弥补了传统方法选取IMF分量的不足,同时解决了弱冲击信号的包络问题,可提取轴承故障振动信号中的微弱冲击成分。
关键词
滚动轴承
故障诊断
EEMD
滑动峰态算法
能量加权
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
EEMD
sliding kurtosis algorithm
energy weighted
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
基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取
张志刚
石晓辉
陈哲明
汤宝平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012
14
在线阅读
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职称材料
2
基于自适应EEMD及改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法
杨伟才
廖英英
刘永强
《轴承》
北大核心
2019
3
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职称材料
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