【摘 要】
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利用滚动轴承运行时的异常声响来识别轴承故障,搭建了轴承声阵列信号故障诊断实验平台。针对轴承声信号信噪比差、成分复杂、故障特征不明显的特点,提出一种基于稀疏分解的轴
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广州大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275099);国家青年自然科学基金资助项目(E050302);广州市机电设备状态监测与控制重点实验室建设资助项目(2060402);广东高校优秀青年创新人才培养计划项目资助(2013LYM_0068);广州市属高校科研资助项目(1201431208)
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利用滚动轴承运行时的异常声响来识别轴承故障,搭建了轴承声阵列信号故障诊断实验平台。针对轴承声信号信噪比差、成分复杂、故障特征不明显的特点,提出一种基于稀疏分解的轴承传声器阵列信号特征提取方法。利用全息面有效声压场及其投影图对实验设备进行噪声源识别与定位,通过coif4小波字典和局部余弦字典构建冗余字典,采用稀疏分解提取热点噪声源声信号的冲击特征。仿真和实际声信号的处理结果表明,该方法准确提取了不同转速下声信号中的故障特征频率,证明了利用声阵列信号对轴承进行故障识别的有效性和可靠性。
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