基于形态滤波和稀疏分量分析的滚动轴承故障盲分离

• 作者: 伍星 刘畅 李豫川 迟毅林
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 形态滤波 稀疏分量分析 故障诊断 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 页码范围: 170-174
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2011.12.033

摘要

为有效分离滚动轴承复合故障特征,提高故障诊断正确率,针对旋转机械调制故障信号非线性、强噪声干扰以及故障源信号未知的问题,提出一种基于形态滤波(Morphological Filtering,MF)和稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)相结合的故障诊断方法.该方法首先对观测信号进行形态滤波提取信号中重要调制特征并使信号满足稀疏性要求,应用SCA分离滤波后的观测信号.在完备及欠定条件下对故障轴承加速度信号进行实验验证,分析结果表明该方法能够有效分离提取滚动轴承故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	迟毅林	昆明理工大学机电工程学院	83	690	15.0	22.0
2	刘畅	昆明理工大学机电工程学院	47	171	7.0	11.0
3	伍星	昆明理工大学机电工程学院	109	394	10.0	14.0
4	李豫川	昆明理工大学机电工程学院	2	10	1.0	2.0