基于改进开关卡尔曼滤波的轴承故障特征提取方法

论文摘要

提出了一种基于改进开关卡尔曼滤波的滚动轴承故障特征提取新方法,与传统卡尔曼滤波算法相比,该方法每次迭代只需当前监测数据测量值和上一时刻最优估计值,计算效率高,具有较强实时性。首先将故障轴承振动信号分为故障冲击振动和正常振动两种成分;其次,针对故障冲击振动和正常振动两种状态,分别建立基于轴承质量-弹簧-阻尼系统动力学脉冲响应的卡尔曼滤波器及线性卡尔曼滤波器模型;然后,应用基于贝叶斯估计的开关卡尔曼滤波算法对振动信号进行状态估计;最终,通过时域迭代滤波,滤除噪声并识别故障冲击成分,实现轴承故障特征提取。仿真和试验信号分析结果表明了所提方法的可行性和有效性。

论文目录

• 0前言
• 1 卡尔曼滤波算法
•   1.1 线性卡尔曼滤波
•   1.2 开关卡尔曼滤波
• 2 滤波器模型
•   2.1 基于正常轴承振动的滤波器模型
•   2.2 基于故障冲击振动的滤波器模型
•   2.3 测量方程
•   2.4 初始值设定
• 3 仿真与试验验证
•   3.1 仿真验证
•   3.2 试验验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔玲丽,王鑫,王华庆,胥永刚,张建宇

关键词: 开关卡尔曼滤波,特征提取,动力学模型,滚动轴承

来源: 机械工程学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,北京化工大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51575007,51675035)

分类号: TH133.3

页码: 44-51

总页数: 8

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