基于ITD和MED的滚动轴承故障特征提取方法

• 作者: 丛蕊 李纯辉 武佳奇 程国峰 苏祥
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 固有时间尺度分解 最小熵解卷积 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33|TN911.7
• 字数: 2636字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201806052

摘要

针对强背景噪声下的滚动轴承故障振动信号,提出了固有时间尺度分解(ITD)和最小熵解卷积(MED)相结合的故障特征提取方法.首先对信号进行ITD分解,通过计算各分量与原信号的相关系数,去除虚假分量后重构信号;再利用MED的方法对重构后的信号进行降噪处理;最后对降噪后的信号进行频谱分析,提取故障特征频率.仿真分析和实验结果表明,该方法可以有效降低信号中的背景噪声,提高故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛蕊	东北石油大学机械科学与工程学院	25	48	4.0	5.0
2	苏祥	东北石油大学机械科学与工程学院	2	8	2.0	2.0
3	武佳奇	东北石油大学机械科学与工程学院	4	2	1.0	1.0
4	李纯辉	东北石油大学机械科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
5	程国峰		1	2	1.0	1.0