精细谱负熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

• 作者: 曹金鑫 田伟康 胥永刚 马朝永
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 滚动轴承 谱负熵 经验小波变换 共振边频带 故障特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 页码范围: 31-39,128
• 页数: 10页
• 分类号: TH133.3|TH165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201908005

摘要

针对提取滚动轴承故障特征时共振边频带的中心频率难确定、带宽确定过宽或过窄及易受噪声影响等问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的精细谱负熵方法(ASNE).该方法利用经验小波滤波器特性构造滤波器组,实现对信号频域的扫描滤波;结合时域谱负熵更易检测信号中周期性冲击成分的特点,对滤波后的分量进行筛选,经过两次循环筛选获得了精确的中心频率和带宽;通过EWT提取出最佳的故障特征分量,最终进行包络解调获得故障特征信息.轴承内、外圈故障的实验信号对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法能够快速、准确地确定共振边频带的中心频率与带宽,并有效地提取了内、外圈故障特征信息,且效果优于Infogram方法.该方法克服了传统边频带提取方法在频带划分上的局限性,抵制了噪声的干扰,提取的中心频率和带宽更精确,为更准确地判断轴承故障类型提供了可靠的理论支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胥永刚	北京工业大学机电学院智能监控与诊断研究所	71	680	16.0	24.0
2	马朝永	北京工业大学机电学院智能监控与诊断研究所	38	222	9.0	13.0
3	田伟康	北京工业大学机电学院智能监控与诊断研究所	2	0	0.0	0.0
4	曹金鑫	北京工业大学机电学院智能监控与诊断研究所	1	0	0.0	0.0