基于CEEMD-MED和Teager能量算子的滚动轴承微弱故障特征提取

• 作者: 任学平 李攀 王朝阁
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 互补集经验模态分解 最小熵反褶积 Teager能量算子 轴承故障
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 字数: 2468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2017.12.017

摘要

滚动轴承故障产生的早期阶段,故障信号中的周期冲击成分微弱,并且环境噪声干扰严重,导致轴承故障难以识别.针对这一问题,提出基于CEEMD-MED和Teager能量算子的轴承故障特征方法.首先应用互补集合经验模态分解(CEEMD)对故障信号进行分解,依据相关系数原则,选取相关系数最大的分量作为分析对象;然后应用最小熵反褶积(MED)对选出的分量进行降噪;最后应用Teager能量算子对降噪后的信号进行解调处理,从其能量谱中便可准确地获取故障特征信息.通过对仿真信号和实验数据进行诊断分析,结果证明该文方法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任学平	内蒙古科技大学机械工程学院	132	377	9.0	11.0
2	王朝阁	内蒙古科技大学机械工程学院	18	88	6.0	8.0
3	李攀	内蒙古科技大学机械工程学院	10	26	3.0	5.0