典型文献
基于AIF和TT的滚动轴承复合故障诊断
文献摘要：
针对滚动轴承复合故障模式下的微弱特征难以提取的问题,提出了基于自适应迭代滤波(adaptive iterative filtering,简称AIF)和改进的时时变换(time-time transform,简称TT)的滚动轴承复合故障诊断方法.首先,采用AIF将信号分解,得到一系列本征模态分量,并以最大相关峭度作为评价准则,筛选出其中的特征分量,实现滚动轴承复合故障振动信号的特征分离;其次,利用改进的时时变换方法对特征分量进行降噪,增强特征分量的冲击特征;最后,对降噪的特征分量进行包络谱分析,提取故障特征频率,实现滚动轴承故障模式的精确判别.仿真实验和故障诊断实例表明,该方法可以有效提取滚动轴承复合故障模式下的微弱特性信息.
文献关键词：
滚动轴承;自适应迭代滤波;时时变换;复合故障;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
刘宝华;张穆勇;臧延旭;唐贵基
作者机构：
北华航天工业学院机电工程学院 廊坊,065000;华北电力大学机械工程系 保定,071003
文献出处：
引用格式：
[1]刘宝华;张穆勇;臧延旭;唐贵基-.基于AIF和TT的滚动轴承复合故障诊断)[J].振动、测试与诊断,2022(06):1206-1211
A类：
时时变换
B类：
AIF,TT,滚动轴承,复合故障诊断,故障模式,微弱,自适应迭代滤波,adaptive,iterative,filtering,transform,故障诊断方法,信号分解,本征模态分量,峭度,评价准则,故障振动,振动信号,特征分离,降噪,行包,包络谱分析,故障特征频率,轴承故障,有效提取
AB值：
0.272042
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