机械设计与研究

机械设计与研究 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (04): 78-82.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a3711

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故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断方法

熊国良;张磊;张龙;   

  1. 华东交通大学机电工程学院;
  • 发布日期:2020-07-26

  • Published:2020-07-26

摘要： 本文中提出了一种基于共振滤波和包络小波包分解的鲁棒故障特征提取方法,首先对信号进行共振频带滤波,再对滤波信号的包络进行小波包分解并提取重构子带信号的标准偏差值作为特征向量。该方法考虑了包络信号能充分描述轴承局部故障引起循环冲击的特点,并利用支持向量机进行轴承故障类型自动识别。实验结果表明,该方法能有效地实现故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断,具有较高的诊断速率,效果优于传统滚动轴承诊断方法。

关键词: 故障诊断, 包络信号, 小波包分解, 支持向量机

Key words: fault diagnosis, envelope signal, wavelet packet transform, support vector machine