期刊专题

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2021.04.004

基于CSES和MED的滚动轴承微弱故障特征提取

引用
针对高噪声条件下,联合平方包络谱(combined squared envelope spectrum,简称CSES)方法容易受频带内噪声和其他频带特征的干扰,导致对滚动轴承微弱故障特征提取困难的问题,提出了一种结合CSES和最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法.首先,使用谱峭度选择不同频带-滤波后的信号;其次,对所选信号进行MED滤波,增强频带内的故障特征;最后,依据CSES原理,计算上一步滤波后信号的平方包络频谱并进行归一化,将其合并得到故障特征明显的强化包络谱.仿真与试验结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承的微弱故障特征.

滚动轴承;谱峭度;最小熵解卷积;联合平方包络谱

41

TH165+.3;TH133.3

国家重点研发计划资助项目2017YFC0804400,2017YFC0804407

2021-09-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

660-666

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

振动、测试与诊断

1004-6801

32-1361/V

41

2021,41(4)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn

打开万方数据APP,体验更流畅