基于主轴故障诊断的微弱信号特征提取技术

• 作者: 代晓明 王红军 韩秋实
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 主轴系统 故障诊断 微弱信号 特征提取 信噪比
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 4519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2014.19.050

摘要

微弱信号特征提取对于主轴系统早期故障诊断有着重要意义。从抑制噪声和利用噪声达到提高信噪比的角度出发，基于信号处理领域的研究成果，列举了可用于主轴系统微弱信号特征的提取方法。这些方法包括抑制噪声提高信噪比的信号处理方法和利用噪声增强微弱信号的方法，抑制噪声提高信噪比的信号处理方法有谱峭度、小波变换、经验模式分解、循环平稳理论、盲源分离、流形学习等；利用噪声增强微弱信号的方法有随机共振和总体平均经验模式分解。为主轴故障诊断研究提供了参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红军	北京信息科技大学机电工程学院	113	655	14.0	21.0
2	韩秋实	北京信息科技大学机电工程学院	65	236	8.0	11.0
3	代晓明		4	5	1.0	2.0