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基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
陈玉娟
李焕娜
《机床与液压》
北大核心
2016年第15期178-183,共6页
针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的...
针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。
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关键词
变分模态分解
teager
能量
增强
谱
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
陈玉娟
李焕娜
机构
河北科技学院机电工程系
出处
《机床与液压》
北大核心
2016年第15期178-183,共6页
基金
河北省自然科学基金资助项目(E2014502052)
文摘
针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。
关键词
变分模态分解
teager
能量
增强
谱
滚动轴承
故障诊断
Keywords
Variational mode decomposition
teager
energy enhanced spectrum
Rolling bearing
Fault diagnosis
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法
陈玉娟
李焕娜
《机床与液压》
北大核心
2016
8
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