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改进经验小波变换与最小熵解卷积在铁路轴承故障诊断中的应用
被引量:
32
1
作者
乔志城
刘永强
廖英英
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期81-90,118,共11页
经验小波变换是一种小波框架下的自适应信号分解方法,对旋转机械的非线性、非平稳振动信号有很好的分解作用。针对传统经验小波变换过程中频谱划分过多的问题,提出根据互信息值对频谱进行重新划分与合并的方法,能有效减少频带数量;选择...
经验小波变换是一种小波框架下的自适应信号分解方法,对旋转机械的非线性、非平稳振动信号有很好的分解作用。针对传统经验小波变换过程中频谱划分过多的问题,提出根据互信息值对频谱进行重新划分与合并的方法,能有效减少频带数量;选择峭度值最大的分量进行信号重构,再使用最小熵解卷积对重构信号进行降噪;对降噪后的信号进行包络分析,能够有效地诊断出滚动轴承的微弱故障。通过仿真信号与铁路货车轮对轴承实验信号验证了该方法的有效性,为下一步工程应用奠定了基础。
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关键词
经验小波变换
互信息
最小熵解卷积
包络分析
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题名
改进经验小波变换与最小熵解卷积在铁路轴承故障诊断中的应用
被引量:
32
1
作者
乔志城
刘永强
廖英英
机构
石家庄铁道大学
机械
工程
学院
石家庄铁道大学
省
部
共建
交通
工程
结构力学
行为
与系统安全
国家
重点
实验室
(
筹
)
石家庄铁道大学
土木
工程
学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期81-90,118,共11页
基金
国家自然科学基金(11790282,11572206,U1534204,11802184)
河北省自然科学基金(A2016210099)
+1 种基金
河北省人才工程培养经费资助科研项目(A2016002036)
河北省高等学校高层次人才科学研究项目(GCC2014021)。
文摘
经验小波变换是一种小波框架下的自适应信号分解方法,对旋转机械的非线性、非平稳振动信号有很好的分解作用。针对传统经验小波变换过程中频谱划分过多的问题,提出根据互信息值对频谱进行重新划分与合并的方法,能有效减少频带数量;选择峭度值最大的分量进行信号重构,再使用最小熵解卷积对重构信号进行降噪;对降噪后的信号进行包络分析,能够有效地诊断出滚动轴承的微弱故障。通过仿真信号与铁路货车轮对轴承实验信号验证了该方法的有效性,为下一步工程应用奠定了基础。
关键词
经验小波变换
互信息
最小熵解卷积
包络分析
Keywords
empirical wavelet transform
mutual information
minimum entropy deconvolution
envelope analysis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进经验小波变换与最小熵解卷积在铁路轴承故障诊断中的应用
乔志城
刘永强
廖英英
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
32
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