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基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法

高彩霞 吴彤 付子义

高彩霞,吴彤,付子义.基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法[J].工矿自动化,2018,44(11):100—104..  doi: 10.13272/j.issn.1671—251x.2018050071
引用本文: 高彩霞,吴彤,付子义.基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法[J].工矿自动化,2018,44(11):100—104..  doi: 10.13272/j.issn.1671—251x.2018050071
GAO Caixia, WU Tong, FU Ziyi. Denoising method of vibration signal of rolling bearing based on multi—criteria fusio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(11): 100-104. doi: 10.13272/j.issn.1671—251x.2018050071
Citation: GAO Caixia, WU Tong, FU Ziyi. Denoising method of vibration signal of rolling bearing based on multi—criteria fusio[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(11): 100-104. doi: 10.13272/j.issn.1671—251x.2018050071

基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法

doi: 10.13272/j.issn.1671—251x.2018050071
基金项目: 

国家重点研发计划项目(2016YFC0600906)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Denoising method of vibration signal of rolling bearing based on multi—criteria fusio

  • 摘要: 针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法。该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数、各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度、各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则、J散度准则、峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构。实验结果表明,该方法可以有效地提取滚动轴承早期微弱故障信息,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,同时削弱低频噪声,突出高频共振成分,具有良好的自适应性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-11-10

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