基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析.首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重构能量集中频段的小波信号,最后进行Hilbert包络谱解调分析,得到反映故障特征频率的包络信号.仿真实例表明,该方法可以有效地对滚动轴承进行故障诊断.
推荐文章
滚动轴承故障诊断的多小波谱峭度方法
多小波
自适应构造
谱峭度
滚动轴承
故障诊断
基于小波包熵和ISODATA的滚动轴承故障诊断
故障诊断
滚动轴承
小波包熵
WPE-ISODATA
基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取
经验模态分解
谱峭度
滚动轴承
故障诊断
基于角域经验小波变换的滚动轴承故障诊断
变转速
滚动轴承
故障诊断
角域经验小波变换
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于峭度与小波包络分析的滚动轴承故障诊断
来源期刊 机械制造 学科 工学
关键词 滚动轴承 峭度指标 小波分解 包络分析 故障诊断
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 试验·检测
研究方向 页码范围 62-64
页数 3页 分类号 TH165.3
字数 2281字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 阎树田 兰州理工大学机电工程学院 68 411 12.0 15.0
5 贺成柱 甘肃省机械科学研究院先进设计与制造工程实验室 34 114 6.0 8.0
6 袁德强 兰州理工大学机电工程学院 4 29 3.0 4.0
7 杨晨 兰州理工大学机电工程学院 1 13 1.0 1.0
11 马国栋 兰州理工大学机电工程学院 1 13 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (113)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (3)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2017(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2018(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2019(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
滚动轴承
峭度指标
小波分解
包络分析
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械制造
月刊
1000-4998
31-1378/TH
大16开
上海市中兴路960号2号楼415室
4-18
1950
chi
出版文献量(篇)
7796
总下载数(次)
30
总被引数(次)
26616
论文1v1指导