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题名一种用于滚动轴承故障诊断的脉冲增强提取方法
被引量：5
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作者
冯坤
李业政
胡明辉
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机构
北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室
北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期582-592,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1708257)。
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文摘
针对齿轮箱滚动轴承发生故障时,其故障脉冲被强烈干扰信号湮没而导致故障特征难以提取的难题,提出了基于脉冲增强提取的滚动轴承故障诊断方法。基于表征故障脉冲周期性的包络谱,构建了能指示振动信号中故障脉冲强度的脉冲提取算子(PEO);考虑到微弱故障信号特征增强的需求,结合最小熵解卷积(MED)构造了脉冲增强提取算子指标(PEEO),用于评价MED不同滤波长度对故障脉冲增强的效果;构建基于MED滤波长度、脉冲频率以及PEEO的三维滤波模型,利用三维滤波谱PEEO峰值定位MED最优滤波长度并指示脉冲增强信号特征频率,获取最优脉冲增强信号的同时实现齿轮箱滚动轴承故障特征的提取。仿真分析和实验验证结果表明,该方法可以有效增强轴承故障脉冲,并在最优脉冲增强信号PEEO幅值谱中呈现显著的轴承故障特征,实现了齿轮箱滚动轴承微弱故障的诊断,且与典型方法相比具有明显优势。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
脉冲增强提取
最小熵解卷积(MED)
最优滤波
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Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
pulse enhancement extraction
minimum entropy deconvolution(MED)
optimal filtering
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分类号
TH165.3
[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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