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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
基于改进EMD和滑动峰态算法的滚棒轴承声发射信号故障特征提取
被引量：
2
2
作者
张强
沙云东
+2 位作者
梁先芽
赵奉同
栾孝驰
《沈阳航空航天大学学报》
2015年第2期43-47,53,共6页
采用小波包对滚棒轴承声发射信号降噪,对降噪后的信号进行经验模式分解,选取特定本征模分量,采用滑动峰态算法提取其中的冲击分量,即提取滚棒轴承声发射信号的故障特征分量。改进的EMD方法剔除了某些虚假本征模分量,更准确地表征原始信...
采用小波包对滚棒轴承声发射信号降噪,对降噪后的信号进行经验模式分解,选取特定本征模分量,采用滑动峰态算法提取其中的冲击分量,即提取滚棒轴承声发射信号的故障特征分量。改进的EMD方法剔除了某些虚假本征模分量,更准确地表征原始信号。通过仿真信号验证,成功提取了混合信号中的冲击分量,证明了该方法对冲击信号提取的有效性。对外圈故障的滚棒轴承声发射信号进行分析,滚棒轴承的故障特征频率及其倍频明显,对轴承故障的诊断具有重要的意义并可推广到航空发动机主轴轴承的故障诊断。
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关键词
滑动峰态算法
滚棒轴承
声发射
小波包降噪
经验模式分解
故障诊断
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职称材料
基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
5
3
作者
杨伟才
刘永强
廖英英
《煤矿机械》
北大核心
2018年第1期127-130,共4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淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先将故...
针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,根据度量因子和信息熵准则筛选出最能表征故障信息的IMF分量进行重构;然后,利用谱峭度方法自动确定带通滤波器参数进行带通滤波,对滤波后的信号采用滑动峰态算法计算峰态时间序列即峰态包络,并根据频谱分析结果诊断轴承故障发生部位。该方法解决了带通滤波器参数选择问题,同时可提取轴承早期故障振动信号中的微弱冲击成分。利用试验信号对新方法进行检验。结果表明:与传统方法相比,新方法能够有效解决强噪声背景下的早期微弱故障的特征提取问题。
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关键词
滚动轴承
早期故障诊断
EEMD
滑动峰态算法
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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
基于改进EMD和滑动峰态算法的滚棒轴承声发射信号故障特征提取
被引量：
2
2
作者
张强
沙云东
梁先芽
赵奉同
栾孝驰
机构
沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室
出处
《沈阳航空航天大学学报》
2015年第2期43-47,53,共6页
文摘
采用小波包对滚棒轴承声发射信号降噪,对降噪后的信号进行经验模式分解,选取特定本征模分量,采用滑动峰态算法提取其中的冲击分量,即提取滚棒轴承声发射信号的故障特征分量。改进的EMD方法剔除了某些虚假本征模分量,更准确地表征原始信号。通过仿真信号验证,成功提取了混合信号中的冲击分量,证明了该方法对冲击信号提取的有效性。对外圈故障的滚棒轴承声发射信号进行分析,滚棒轴承的故障特征频率及其倍频明显,对轴承故障的诊断具有重要的意义并可推广到航空发动机主轴轴承的故障诊断。
关键词
滑动峰态算法
滚棒轴承
声发射
小波包降噪
经验模式分解
故障诊断
Keywords
sliding kurtosis algorithm
rolling bearing
AE
wavelet packet denoise
EMD
fault diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
V233.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
5
3
作者
杨伟才
刘永强
廖英英
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
《煤矿机械》
北大核心
2018年第1期127-130,共4页
基金
国家自然科学基金(11572206
11472179
+4 种基金
U1534204
11372199)
河北省自然科学基金(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淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,根据度量因子和信息熵准则筛选出最能表征故障信息的IMF分量进行重构;然后,利用谱峭度方法自动确定带通滤波器参数进行带通滤波,对滤波后的信号采用滑动峰态算法计算峰态时间序列即峰态包络,并根据频谱分析结果诊断轴承故障发生部位。该方法解决了带通滤波器参数选择问题,同时可提取轴承早期故障振动信号中的微弱冲击成分。利用试验信号对新方法进行检验。结果表明:与传统方法相比,新方法能够有效解决强噪声背景下的早期微弱故障的特征提取问题。
关键词
滚动轴承
早期故障诊断
EEMD
滑动峰态算法
Keywords
rolling element bearing
early fault diagnosis
EEMD
sliding kurtosis demodulation
分类号
TH165.3 [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
下载PDF
职称材料
2
基于改进EMD和滑动峰态算法的滚棒轴承声发射信号故障特征提取
张强
沙云东
梁先芽
赵奉同
栾孝驰
《沈阳航空航天大学学报》
2015
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法
杨伟才
刘永强
廖英英
《煤矿机械》
北大核心
2018
5
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职称材料
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