基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

• 作者: 于功也 马波 闫戈
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 声学诊断 共振稀疏分解 冗余第二代小波包 子带增强
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 机电工程和信息科学
• 页码范围: 49-57
• 页数: 9页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.01.007

摘要

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法.首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障.故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断.