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《2009年全国青年摩擦学学术会议论文集》2009年
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高阶统计量与小波分析相结合在滚动轴承故障诊断中的应用

高耀智  
【摘要】:针对滚动轴承发生故障时,所采集的振动信号具有非高斯以及非平稳性的特点。提出了以高阶统计量与小波分析相结合的方法进行故障特征提取。并以BP神经网络作为分类器进行模式识别。实际检测到的滚动轴承振动信号都含有大量的噪音,这些噪音通常为高斯分布。而滚动轴承的故障信号,一般为非高斯分布。高阶累计量(三阶以上)可以描述某一过程偏离正态分布的程度。所以理论上,高阶累计量可以完全抑制这些高斯噪音,保留滚动轴承的故障信息,起到特征提取的目的。小波分析在时间域和频率域都具有良好的局部化性质。在此基础上发展而来的小波包分解可以对小波分解滤出的高频部分继续分解,从而使分解序列在整个时频域内都有较高时频分辫率。通过专用实验台测取故障轴承的振动信号。衬该信号进行高阶谱处理,达到去噪的目的。在此基拙上,利用小波包对信号进行多层分解,将原信号分解到等带宽的多个频带,分别计算每一频带信号的总能量,并以此作为神经网络的输入,成功地对滚动轴承的4种模式(内圈故障、外圈故障、滚动体故障以及无故障模式)进行了识别。
【分类号】:TH133.33

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