基于CYCBD和包络谱的滚动轴承微弱故障特征提取

• 作者: 姚巍 孙虎儿 赵晓涛
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 滚动轴承 最大2阶循环平稳盲解卷积 微弱故障 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 165-169,176
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.04.026

摘要

针对在强噪声的干扰下,滚动轴承微弱故障特征难以有效地提取的问题,提出一种基于最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)和包络谱相结合的微弱故障特征提取方法.首先,由故障特征频率设置合理的循环频率集,使用CY?CBD对含有强噪声的微弱故障冲击信号进行降噪处理,增强信号中的周期性冲击成分;然后,对降噪信号进行Hilbert包络谱分析来识别故障特征频率.通过仿真和实验,结果证明,该方法能有效地提取被强噪声淹没的微弱故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙虎儿	中北大学机械工程学院	31	122	5.0	10.0
2	赵晓涛	中北大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0
3	姚巍	中北大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0