机械设计与制造杂志社

2020, No.348(02) 68-71

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基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障模式识别方法研究
Study on the Method of Wavelet Threshold and CEEMDAN in Rolling Baring Recognize

别锋锋;张仕佳;裴峻峰;徐鹏青;

摘要(Abstract):

滚动轴承是机械设备中主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。针对其典型故障模式,提出了一种基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对降噪后信号进行分解,基于互相关系数分析提取典型的IMF分量,并对所提取的IMF分量进行时、频域特征分析,从而进行故障诊断。首先通过对模拟信号完成CEEMDAN法与总体平均经验模态分解(EEMD)对比分析,证明该方法优于EEMD分解,继而以模拟实验为验证实例。研究结果表明了小波阈值和CEEMDAN方法在滚动轴承故障模式识别中的有效性。

关键词(KeyWords): 滚动轴承;故障诊断;小波阈值;CEEMDAN

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 江苏省2016高校优秀中青年教师和校长境外研修计划项目(51175051)

作者(Author): 别锋锋;张仕佳;裴峻峰;徐鹏青;

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