基于MED-权重包络谱的轮对轴承故障特征增强

• 作者: 倪昀 张龙 胡俊锋
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 最小熵解卷积 非局部均值算法 权重包络谱 特征增强
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 194-199
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 4583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.06.034

摘要

NLM权重包络谱方法的诊断效果取决于信号中故障冲击点和噪声点之间的相异性,其在处理低信噪比信号时效果并不理想.针对该问题,提出将最小熵解卷积方法引入到权重包络谱方法的预处理中.首先对信号进行最小熵解卷积(Minimum-entropy deconvolution,MED)处理以初步消除信号中的传递噪声干扰,增大信号中故障冲击点和噪声点的相异性;而后对滤波后的信号进行加权运算,获得权重包络曲线,从权重的角度分离故障点与噪声点,使故障冲击特征得到二次增强;最后通过分析权重包络曲线包络谱得到诊断结果.应用仿真、实验数据和工程数据分析验证了该方法的有效性.分析结果表明,所提方法能够改善NLM权重包络谱方法的应用效果,在消除背景噪声、挖掘故障信息、保证故障诊断准确性方面有较大优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙	华东交通大学机电与车辆工程学院	63	306	9.0	16.0
2	倪昀		14	83	5.0	9.0
3	胡俊锋	中国铁路南昌局集团有限公司科学技术研究所	3	1	1.0	1.0