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基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

Bearing fault diagnosis using EEMD and improved morphological filtering method based on kurtosis criterion

作     者:吴小涛 杨锰 袁晓辉 龚廷恺 WU Xiao-tao;YANG Meng;YUAN Xiao-hui;GONG Ting-kai

作者机构:华中科技大学水电与数字化工程学院武汉430074 武汉科技大学城市学院武汉430083 

出 版 物:《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期:2015年第34卷第2期

页      面:38-44页

核心收录:

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:国家自然科学基金项目(51379080) 

主  题:EEMD 形态滤波 峭度 故障诊断 轴承 

摘      要:针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。

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