基于形态小波和S变换的滚动轴承故障特征提取

• 作者: 周晓军 张文斌 杨先勇 杨富春 林勇
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 极大提升形态小波(MLMW) 滚动轴承 特征提取 降噪 S变换
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2088-2092,2141
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3|TH133.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.11.008

摘要

针对传统小波在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出基于极大提升形态小波(MLMW)分析和S变换的滚动轴承故障特征提取方法.先利用MLMW变换将信号分解到不同形态尺度上,各尺度信号上保留着信号局部极值形态特征,对细节信号进行软阈值降噪处理,再从重构信号的具有良好时频聚焦性的S变换谱上提取故障特征.试验结果表明,MLMW既抑制了噪声和谐波分量,又显著强化了故障特征;相比传统小波和包络分析,能清晰地提取非平稳非线性故障特征.由于MLMw采用简单的形态算子和高效的提升方法,计算简单高效,适于故障特征的在线分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓军		239	2169	23.0	31.0
2	杨富春		20	141	7.0	11.0
3	张文斌		27	188	8.0	13.0
4	林勇		11	64	4.0	8.0
5	杨先勇		12	42	3.0	6.0