基于小波阈值降噪算法的滚动轴承故障诊断
Rolling bearing fault diagnosis based on the|wavelet threshold denoising algorithm作者机构：安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601
出 版 物：《安徽大学学报（自然科学版）》 (Journal of Anhui University(Natural Science Edition))
年 卷 期：2024年第48卷第4期
页 面：50-56页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：国家自然科学基金资助项目(62071001) 安徽省自然科学基金资助项目(2208085QF206,2308085QF224,2008085MF183) 安徽省高校自然科学重点科研项目(KJ2021A0013)
主 题：滚动轴承 故障诊断 小波阈值降噪算法 调幅调频模型 北方苍鹰优化算法 支持向量机
摘 要：滚动轴承因平稳的运行特性广泛用于工业生产领域,其安全稳定运行对工业生产有重要意义.针对滚动轴承的故障诊断问题,提出基于小波阈值降噪(wavelet threshold denoising,简称WTD)算法.研究结果表明:相对于其他3种算法,WTD算法具有较强的故障诊断能力.因此,WTD算法具有有效性.
维普期刊数据库
同方期刊数据库