基于DTCWT-MAP去噪及Hilbert包络的滚动轴承故障诊断

• 作者: 周强 王国柱 胡永涛 范峥
• 来源期刊: 河南机电高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 振动信号去噪 轴承故障诊断 双树复小波 最大后验估计
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TH165+3
• 字数: 3905字
• 语种: 中文

摘要

针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori,MAP)的信号去噪及故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行DTCWT分解,获得不同层次的小波系数,有效克服了传统小波分解频率混叠和畸变的缺陷.然后根据各层小波系数中的噪声强度构造MAP软阈值函数,对不同层次的小波系数进行阈值去噪.最后对去噪后的各层小波系数进行DTCWT反变换,将信号分解到不同频带,结合Hilbert包络实现轴承故障诊断.仿真信号去噪分析、轴承复合故障诊断实验及风机轴承微弱故障诊断应用结果表明,该方法能够有效去除噪声,提高信噪比,增强故障特征,提高轴承故障诊断的准确性和实效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国柱	河南工学院电气工程与自动化学院	10	5	1.0	2.0
2	范峥	河南工学院电气工程与自动化学院	8	6	2.0	2.0