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自适应最小熵盲解卷积在轴承故障诊断中的应用
1
作者
杨智翔
陈彬强
+2 位作者
姚斌
李锋军
张雷雷
《工具技术》
北大核心
2023年第7期129-135,共7页
轴承是机床运行中最容易发生故障的关键部件之一,但其振动信号中的故障特征常被强噪声掩蔽,改进的最小熵盲解卷积是常用的特征提取方法。而MEDA的特征提取效果很大程度上取决于滤波器参数的选取,通过引入自相关函数的l_(1)范数均值指标...
轴承是机床运行中最容易发生故障的关键部件之一,但其振动信号中的故障特征常被强噪声掩蔽,改进的最小熵盲解卷积是常用的特征提取方法。而MEDA的特征提取效果很大程度上取决于滤波器参数的选取,通过引入自相关函数的l_(1)范数均值指标进行滤波器的自适应参数优化选择,进一步增强MEDA的自适应性。算例表明,所述方法的自适应性良好,可以有效恢复微弱的周期性冲击,借助包络解调谱分析实现故障诊断,在特征提取方面表现优异。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
最小熵解卷
自适应
数控机床
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职称材料
题名
自适应最小熵盲解卷积在轴承故障诊断中的应用
1
作者
杨智翔
陈彬强
姚斌
李锋军
张雷雷
机构
厦门大学航空航天学院
中国第一拖拉机股份有限公司
出处
《工具技术》
北大核心
2023年第7期129-135,共7页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1713500)
航空科学基金项目(20183368004)
+1 种基金
厦门大学校长基金青年创新重点项目(20720210040)
厦门大学大学生创新创业训练计划(2022Y1486)。
文摘
轴承是机床运行中最容易发生故障的关键部件之一,但其振动信号中的故障特征常被强噪声掩蔽,改进的最小熵盲解卷积是常用的特征提取方法。而MEDA的特征提取效果很大程度上取决于滤波器参数的选取,通过引入自相关函数的l_(1)范数均值指标进行滤波器的自适应参数优化选择,进一步增强MEDA的自适应性。算例表明,所述方法的自适应性良好,可以有效恢复微弱的周期性冲击,借助包络解调谱分析实现故障诊断,在特征提取方面表现优异。
关键词
滚动轴承
故障诊断
最小熵解卷
自适应
数控机床
Keywords
rolling
bearing
fault
diagnosis
minimum
entropy
deconvolutio
self-adaption
numerical
control
machine
tools
分类号
TG502 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH133.3 [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
自适应最小熵盲解卷积在轴承故障诊断中的应用
杨智翔
陈彬强
姚斌
李锋军
张雷雷
《工具技术》
北大核心
2023
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