首页 期刊 噪声与振动控制 基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断 【正文】

基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

作者:杨晓雨; 荆双喜; 罗志鹏 河南理工大学机械与动力工程学院; 河南焦作454000
振动与波   滚动轴承   故障诊断   least   mean  

摘要:针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种LMS(Least MeanSquare,LMS)算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅