典型文献
基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法
文献摘要：
在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法.首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结构,再以加权谐波和为优化指标,将信号频谱范围内的所有频率作为候选频率进行了搜索,确定加权谐波和最大处的频率为最优循环频率;然后,使用经过参数优化后的CYCBD对信号进行了滤波,并结合1.5维谱方法对滤波信号进行了处理;最后,为了进一步验证该方法在提取轴承故障特征方面的有效性,采用包络分析方法对实测信号进行了分析,获得了滤波信号的频谱特征.研究结果表明:经基于自适应CYCBD和1.5维谱方法滤波后,信号的香农熵为0.094,显著低于CYCBD和经验模态分解(EMD)方法;而且在信号的包络谱中,出现了清晰的故障特征频率及其倍频谱线,说明该方法具有较好的噪声抑制能力,并且能够有效地提取轴承振动信号中的故障脉冲成分.
文献关键词：
最大二阶循环平稳盲卷积;谐波加权和;循环频率;包络分析方法;频谱特征;经验模态分解;信号滤波
中图分类号：
作者姓名：
朱战伟;何怡刚;宁暑光;王涛
作者机构：
合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]朱战伟;何怡刚;宁暑光;王涛-.基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法)[J].机电工程,2022(09):1185-1193
A类：
最大二阶循环平稳盲卷积,谐波加权和
B类：
CYCBD,滚动轴承,轴承故障特征提取,背景噪声,噪声环境,特征信号,故障振动,振动信号,傅里叶变换,再以,优化指标,信号频谱,大处,循环频率,谱方法,包络分析方法,实测信号,频谱特征,香农熵,经验模态分解,EMD,包络谱,故障特征频率,倍频,噪声抑制,抑制能力,轴承振动,故障脉冲,信号滤波
AB值：
0.278908
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