【摘 要】
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针对复杂工况下滚动轴承设备早期故障信号微弱、故障特征难以有效提取的问题,本文将振动冲击性信号的稀疏表示和小波多尺度分析相结合,提出了基于峰值变换的轴承故障特征增强
【机 构】
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北京化工大学 机电工程学院,北京 100029
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对复杂工况下滚动轴承设备早期故障信号微弱、故障特征难以有效提取的问题,本文将振动冲击性信号的稀疏表示和小波多尺度分析相结合,提出了基于峰值变换的轴承故障特征增强方法,实现了轴承早期故障特征提取和识别.建立了基于峰值变换的稀疏表示方法,采用轴承振动信号峰值特征,将轴承冲击性信号转化为平滑信号,即将高频宽带故障信号转换为低频窄带信号,促进信号在小波域的稀疏度,实现了基于峰值变换的多尺度稀疏表示.在此稀疏变换域进行阈值降噪,并通过小波逆变换和峰值逆变换得到重构信号.结果表明:与原信号相比重构信号噪声得到有效抑制,其包络谱故障特征也更加突出,实现了轴承故障信号特征的增强和有效识别.
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