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改进的EWT方法在轴承故障诊断中的应用

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【作者】 栗蕴琦林建辉李倩

【Author】 LI Yun-qi;LIN Jian-hui;LI Qian;Southwest Jiaotong University,State-Key Laboratory of Traction Power;

【机构】 西南交通大学牵引动力国家重点实验室

【摘要】 为了实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了一种基于能量的尺度空间经验小波变换(Energy Scale Space Empirical Wavelet Transform,ESEWT)方法,并将此方法应用于轴承故障诊断。首先使用尺度空间的方法对傅里叶谱进行自适应划分,得到各频带分界点;接着根据各频带能量筛选频带分界点,使其保留能量大于均值的频带,合并小于均值的相邻频带;然后在得到有效的频带分界点后,设计小波滤波器组,得到分量信号;最后对各分量信号进行Hilbert变换,提取轴承的故障特征频率。通过实验验证,ESEWT方法能够减少频带分界点,在一定程度上改善了频带破裂现象,并且能够精确提取出轴承故障特征频率,凸显了故障频率及其谐波成分,能有效的识别轴承故障。

【基金】 国家自然科学基金(51475387)
【所属期刊栏目】 理论与方法研究 (2020年05期)
  • 【DOI】10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.05.019
  • 【分类号】TN911.7;TH133.3
  • 【下载频次】22
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