机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2013年
3期
80-87
,共8页
滚动轴承%复合故障%特征分离%小波分解%频谱自相关
滾動軸承%複閤故障%特徵分離%小波分解%頻譜自相關
곤동축승%복합고장%특정분리%소파분해%빈보자상관
为解决从单通道振动信号中实现复合故障特征分离的问题,提出基于小波框架理论的小波-频谱自相关方法.该方法采用正交小波基函数将复合故障信号分解为多个不同尺度的子信号后,对各子信号分别进行频谱自相关分析.研究表明:频谱自相关方法能够去掉时域自相关方法产生的拖尾现象,能量集中性更高、抗噪能力更强,能够突出复合故障信号中能量较大的冲击故障特征.对6220轴承内、外圈复合故障试验信号分析的结果表明:小波-频谱自相关方法将复合故障特征分解到不同通道后,有效地抑制各子信号中能量较弱的故障特征,实现了内、外圈复合故障特征分离.在相同的小波分解条件下,小波-频谱自相关方法比小波-包络谱的特征分离效果更好,具有较高的工程应用价值.
為解決從單通道振動信號中實現複閤故障特徵分離的問題,提齣基于小波框架理論的小波-頻譜自相關方法.該方法採用正交小波基函數將複閤故障信號分解為多箇不同呎度的子信號後,對各子信號分彆進行頻譜自相關分析.研究錶明:頻譜自相關方法能夠去掉時域自相關方法產生的拖尾現象,能量集中性更高、抗譟能力更彊,能夠突齣複閤故障信號中能量較大的遲擊故障特徵.對6220軸承內、外圈複閤故障試驗信號分析的結果錶明:小波-頻譜自相關方法將複閤故障特徵分解到不同通道後,有效地抑製各子信號中能量較弱的故障特徵,實現瞭內、外圈複閤故障特徵分離.在相同的小波分解條件下,小波-頻譜自相關方法比小波-包絡譜的特徵分離效果更好,具有較高的工程應用價值.
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