基于改进形态-小波阈值降噪的轴承复合故障声学诊断

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hn_hcg

【摘要】

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现场采集的滚动轴承复合故障声学信号存在噪声来源复杂、背景噪声强、非线性等特点,导致已知的自适应多尺度形态滤波不能很好的适用于轴承复合故障的盲分离。针对上述问题,提

【作者】

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樊高瞻周俊朱昆莉

【机构】

：

昆明理工大学机电工程学院

【出处】

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振动与冲击

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

改进形态滤波改进小波阈值降噪稀疏量分析盲分离声学诊断 improved morphology filteringimproved wavelet thr

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51875272),云南省科技厅重点(2017FA028),昆明理工大学引进人才基金(KKSY201501037)

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现场采集的滚动轴承复合故障声学信号存在噪声来源复杂、背景噪声强、非线性等特点,导致已知的自适应多尺度形态滤波不能很好的适用于轴承复合故障的盲分离。针对上述问题,提出一种基于改进的自适应多尺度多结构形态滤波(IAMSCMF)、改进的小波阈值降噪方法(IWTDM)和稀疏量分析(SCA)相结合的滚动轴承复合故障特征盲提取方法。首先利用IAMSCMF和IWTDM构造滤波器进行滤波及提高信噪比(SNR);其次利用SCA分离信号;最后用FFT进行频谱分析。仿真分析和滚动轴承现场采集声学信号分析结果均清晰的提取出了轴承

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