【摘 要】
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滚动轴承是机械传动机构的重要部件之一,其状态直接影响着系统性能,因此,开展滚动轴承故障诊断研究十分重要。基于数据驱动的故障诊断方法的性能取决于故障特征的质量。为了
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院; 华中科技大学水电与数字化工程学院;
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滚动轴承是机械传动机构的重要部件之一,其状态直接影响着系统性能,因此,开展滚动轴承故障诊断研究十分重要。基于数据驱动的故障诊断方法的性能取决于故障特征的质量。为了获取高质量的特征,首先需要进行监测振动信号分解。常用信号分解方法计算得到的子信号在频谱中存在重叠现象,而高质量的故障特征很大程度反应在频率成分及其幅值的变化上。考虑到傅立叶变换具有优异的频率分辨能力且不丢失信息,本文利用傅立叶变换进行多滤波器信号分解。在此基础上,采用排列熵提取子信号中的故障信息,不仅保留了熵测度的作用,还具有较好的计算效率。综上所述,本文提出一种基于傅立叶变换多滤波器分解和排列熵的滚动轴承故障诊断方法,并利用公开和实验测试数据集验证方法有效性。实验结果表明所提方法具有一定的实际工程应用价值。
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