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基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取

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【作者】 陈保家汪新波赵春华陈法法邱光银田红亮

【Author】 Chen Baojia;Wang Xinbo;Zhao Chunhua;Chen Fafa;Qiu Guangyin;Tian Hongliang;Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design and Maintenance,China Three Gorges University;College of Mechanical and Power Engineering,China Three Gorges University;

【通讯作者】 陈法法;

【机构】 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室三峡大学机械与动力学院

【摘要】 为了提高滚动轴承的故障特征提取可靠性,该文提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filtering,ALIF)和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取的方法。该方法首先利用ALIF将轴承的故障振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,然后对包含故障信息最多的分量进行能量算子解调,得到分量的包络谱来提取轴承的故障特征。仿真结果表明:ALIF能够准确获取IMF分量,解决经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)带来的模式混叠问题,结合能量算子解调方法能更好地凸显故障信号的包络谱特征,有效地提取轴承故障特征频率。

【基金】 国家自然科学基金(51605255,51775307);湖北省重点实验室开放基金(2016KJX09,2016KJX15);湖北省自然科学基金(2018CFB671)
  • 【DOI】10.14177/j.cnki.32-1397n.2018.42.04.009
  • 【分类号】TV738
  • 【下载频次】19
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