基于MED和Morlet连续小波消噪的冲击特征提取方法

• 作者: 张晗 曹蔚 王宁 王栋 王海文
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 最小熵盲反卷积 Morlet小波 冲击特征
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 机械·材料
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TH17|TN911.72
• 字数: 3405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.09.010

摘要

在滚动轴承疲劳损伤产生的初始阶段,由于振动传递路径的复杂性和强噪声的作用致使微弱损伤信息被掩盖.为了提取局部损伤所激励的冲击信号,提出一种最小熵盲反卷积(minimum entropy deconvolution,MED)和Morlet小波相邻系数消噪相结合的检测方法.以峭度指标为优化目标的最小熵盲反卷积可以高效消除传递通道的影响,增强冲击特征,结合Morlet小波相邻系数收缩策略提出改进消噪算法提高对局部特征的精细刻画能力,进一步抑制了高斯成分的干扰,从而实现在反卷积输出信号中检测微弱冲击成分.仿真和实验结果显示,用最小熵盲反卷积和改进Morlet小波相邻系数消噪技术提取振动加速度信号中的周期性冲击特征是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹蔚	西安工业大学机电工程学院	18	63	5.0	7.0
2	王栋		13	28	3.0	4.0
3	王宁	西安工业大学机电工程学院	7	12	2.0	3.0
4	王海文		11	18	3.0	3.0
5	张晗	西安工业大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0