【摘 要】
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现有滚动轴承故障特征提取算法的性能会随着故障集规模扩大而出现衰减.针对故障信号间存在的干扰和模态混叠等问题,提出一种基于双树复小波的特征提取算法.双树复小波结构包含两个独立的滤波器组,在含噪混合信号的分解和重构中形成互补关系,提升信号采样的平稳性;优化双树复小波滤波器组的结构,降低故障信号平移敏感性,利用门限阈值处理高频小波系数,达到降噪的目的,并基于时间序列样本熵提取子带信号的能量特征.实验结果显示:提出的算法能够准确提取滚动轴承各部分的故障特征信息,算法的在线故障识别率达到99.56％.
【机 构】
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长春汽车工业高等专科学校机械工程学院,吉林长春130013;长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春130012;长春汽车工业高等专科学校电气工程学院,吉林长春, 130013
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现有滚动轴承故障特征提取算法的性能会随着故障集规模扩大而出现衰减.针对故障信号间存在的干扰和模态混叠等问题,提出一种基于双树复小波的特征提取算法.双树复小波结构包含两个独立的滤波器组,在含噪混合信号的分解和重构中形成互补关系,提升信号采样的平稳性;优化双树复小波滤波器组的结构,降低故障信号平移敏感性,利用门限阈值处理高频小波系数,达到降噪的目的,并基于时间序列样本熵提取子带信号的能量特征.实验结果显示:提出的算法能够准确提取滚动轴承各部分的故障特征信息,算法的在线故障识别率达到99.56％.
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