10.3969/j.issn.1006-1355.2020.06.020
基于SGMD线性峭度和log-SAM的滚动轴承故障诊断方法
对数-频谱振幅调制(log-SAM)方法容易受到强噪声影响,基于辛几何模态分解(SGMD)方法所得分解结果中故障特征信息分散,传统峭度也容易受噪声中的随机冲击干扰.针对上述问题,提出一种基于SGMD、线性峭度和log-SAM相结合的新方法.首先,对滚动轴承振动信号进行SGMD分解,得到众多分量;其次,基于最大线性峭度,筛选具有丰富特征信息的分量作为数据源;最后,对数据源进行log-SAM分析,实现最优故障诊断.通过分析滚动轴承仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号,证实所提方法具有更好的抑噪能力和诊断效果.
故障诊断、滚动轴承、辛几何模态分解、log-SAM、线性峭度
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TP206+.3;TP277(自动化技术及设备)
河北省教育厅青年基金资助项目;河北省科技重大专项资助项目;河北省博士后科学基金项目;河北省省属高等学校基本科研业务费研究项目;唐山市应用基础研究计划资助项目;河北省自然科学基金资助项目;华北理工大学博士科研启动基金资助项目
2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
121-127
