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自适应有理小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

编辑:admin 内容来源:未知 时间:2017-06-20
• 文章导读
总览 评价 孙珊珊 , 何光辉 * ( 重庆大学数学与统计学院,重庆 401331; ) 摘要: 针对滚动轴承早期故障信号具有非平稳性,强噪性,难以提取故障特征的问题,提出了一种基于自适应有理小波变换的滚动轴承故障检测方法。首先根据故障信号的结构特征,构造出适应故障信号的有理小波,然后利用该有理小波对故障信号进行分解,得到J层高频小波分量,最后选取峭度较大的
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孙珊珊何光辉*
(  重庆大学数学与统计学院,重庆 401331;  )
摘要: 针对滚动轴承早期故障信号具有非平稳性,强噪性,难以提取故障特征的问题,提出了一种基于自适应有理小波变换的滚动轴承故障检测方法。首先根据故障信号的结构特征,构造出适应故障信号的有理小波,然后利用该有理小波对故障信号进行分解,得到J层高频小波分量,最后选取峭度较大的高频小波分量进行Hilbert瞬时频率谱分析,以此实现了故障特征信息的提取。将该方法应用到多组滚动轴承内圈和外圈的故障振动信号中,实验结果表明了该方法能有效地提取出滚动轴承的早期故障特征。
关键词: 模式识别;特征提取;自适应有理小波变换;故障诊断
SUN ShanshanHE Guanghui*
(  School of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing 401331;  )
Abstract: Fault diagnosis of rolling bearing is very imporant for preventing catastrophic accidents. Due to the the fault vibration signal of rolling bearing is usually non-stationary, and the strong noise interference is contained in the vibration signal at the same time, so effective signal processing techniques are in necessary demands to extract the fault features contained in the collected vibration signals. A fault feature extraction technique based on signal-adapted overcomplete rational dilation discrete wavelet transform is proposed in this paper which allows us to construct a wavelet directly from the statistics of a given signal. And then decompose the input signal to various high frequency band signals by the wavelet bases. Subsequently compute the kurtosis values of the all the high frequency band signals. Then select the optimal signal bands based on maximization of kurtosis value. Finally, the fault features of the optimal signal band is detected through its Hilbert instantaneous frequency spectrum. The experimental results demonstrate the feature extraction technique successfully identifies the incipient fault features.
自适应有理小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

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