【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然基金资助项目(U1604140,51775174);河南省科技攻关资助项目(172102210021)
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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。
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