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三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用
被引量：
13
1
作者
徐元博
蔡宗琰
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第8期1247-1256,共10页
实际应用中研究机械系统的工作状态时,通常会对其所产的信号进行研究分析,从而得出相关结论。这些由机械系统产生的信号一般含有多种不同波动的混合成分,为了得出可靠的结论,必须从复合信号和背景噪声中分离出有物理意义的成分。因此引...
实际应用中研究机械系统的工作状态时,通常会对其所产的信号进行研究分析,从而得出相关结论。这些由机械系统产生的信号一般含有多种不同波动的混合成分,为了得出可靠的结论,必须从复合信号和背景噪声中分离出有物理意义的成分。因此引入一种新的故障提取方法,首先利用一种较新的模态分解算法——经验小波变换,将一组信号分解成多个具有紧支撑傅里叶频谱的调幅-调频(AM-FM)分量;然后利用K-L散度值挑选出具有物理意义的分量;最后将挑选出的分量通过三点对称差分能量算子运算,得到其能量谱的同时也能得到瞬时频率,从而提取出故障特征。将该方法用于模拟信号和实际轴承故障信号,并且同之前的方法进行对比。结论表明,该方法不仅能很好的提取轴承故障特征,而且证明该方法具有更好的优越性。
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关键词
轴承故障诊断
经验小波变换
三点对称差分能量算子
瞬时频率
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职称材料
基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
6
2
作者
慎明俊
高宏玉
+2 位作者
张守京
杨静雯
吴芮
《轻工机械》
CAS
2021年第4期62-67,共6页
为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚...
为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明:所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
互补集合经验模态分解
3点对称差分能量算子
固有模态函数
敏感分量
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职称材料
题名
三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用
被引量：
13
1
作者
徐元博
蔡宗琰
机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第8期1247-1256,共10页
基金
中央高校教育教学改革专项经费建设项目(jgy16049
0012-310600161000)资助
文摘
实际应用中研究机械系统的工作状态时,通常会对其所产的信号进行研究分析,从而得出相关结论。这些由机械系统产生的信号一般含有多种不同波动的混合成分,为了得出可靠的结论,必须从复合信号和背景噪声中分离出有物理意义的成分。因此引入一种新的故障提取方法,首先利用一种较新的模态分解算法——经验小波变换,将一组信号分解成多个具有紧支撑傅里叶频谱的调幅-调频(AM-FM)分量;然后利用K-L散度值挑选出具有物理意义的分量;最后将挑选出的分量通过三点对称差分能量算子运算,得到其能量谱的同时也能得到瞬时频率,从而提取出故障特征。将该方法用于模拟信号和实际轴承故障信号,并且同之前的方法进行对比。结论表明,该方法不仅能很好的提取轴承故障特征,而且证明该方法具有更好的优越性。
关键词
轴承故障诊断
经验小波变换
三点对称差分能量算子
瞬时频率
Keywords
bearing
fault
diagnosis
empirical
wavelet
transform
demodulation
energy
operator
of
symmetrical
differencing
instantaneous
frequency
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TG806 [金属学及工艺—公差测量技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
6
2
作者
慎明俊
高宏玉
张守京
杨静雯
吴芮
机构
西安工程大学机电工程学院
西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室
北奔重型汽车集团有限公司
出处
《轻工机械》
CAS
2021年第4期62-67,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1707205)
西安市现代智能纺织装备重点实验室(2019220614SYS021CG043)。
文摘
为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明:所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。
关键词
故障诊断
滚动轴承
互补集合经验模态分解
3点对称差分能量算子
固有模态函数
敏感分量
Keywords
fault
diagnosis
rolling
bearings
complementary
ensemble
empirical
mode
decomposition
demodulation
energy
operator
of
symmetrical
differencing
intrinsic
mode
function
sensitive
components
分类号
TH133 [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
三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用
徐元博
蔡宗琰
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017
13
下载PDF
职称材料
2
基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法
慎明俊
高宏玉
张守京
杨静雯
吴芮
《轻工机械》
CAS
2021
6
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职称材料
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