【摘 要】
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滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2018502059)
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滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。
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