【摘 要】
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针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2014BAF08B05);国家自然科学基金(51205292)项目资助
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针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。
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