论文摘要
针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,将信号进行LMD处理,得到一系列PF分量;然后,通过相关系数选择合适的PF分量计算能量并获得新的时间序列;最后,计算新时间序列的多尺度熵,与能量结合构建MSEE进行故障特征提取。机械故障模拟试验台的结果表明:该方法不仅降低了噪声干扰,而且提升了特征提取的精度,可以定量表征滚动轴承复合故障信号的特征,在滚动轴承复合故障信号中有良好的特征提取效果,与单独使用MSE和能量的特征提取方法相比,故障诊断率分别提升了8. 33%和11. 29%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王普,李天垚,高学金,高慧慧
关键词: 滚动轴承,振动信号,复合故障,局域均值分解,多尺度熵能量
来源: 轴承 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室,计算智能与智能系统北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61640312,61763037),北京市自然科学基金项目(4172007),北京市教育委员会项目
分类号: TH133.33
DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2019.03.013
页码: 63-69
总页数: 7
文件大小: 565K
下载量: 143