一种内燃机滚动轴承振动信号降噪方法
摘要
滚动轴承是内燃机中重要的零部件之一,其发生故障时振动信号中的故障信息往往会被噪声淹没。为此应用多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)增强信号中的故障脉冲成分:首先系统介绍MOMEDA的基本原理,随后通过仿真信号在理论上对其有效性进行分析,最后设计滚动轴承内圈模拟点蚀故障试验证明其在故障特征提取中的作用。结果表明,经MOMEDA降噪处理后,信号的故障冲击成分得到明显突出,能够为后续的故障诊断工作提供方便。
引文
[1]夏均忠,赵磊,白云川,等.基于Teager能量算子和ZFFT的滚动轴承故障特征提取[J].振动与冲击,2017,36(11):106-110.
[2]冷军发,荆双喜,禹建功.基于最小熵解卷积的齿轮箱早期故障诊断[J].机械科学与技术,2015,34(03):445-448.
[3]马新娜,杨绍普.典型谱峭图在共振解调方法中的应用[J].振动、测试与诊断,2015(6):1140-1144.
[4]万书亭,吴美玲.基于时域参数趋势分析的滚动轴承故障诊断[J].机械工程与自动化,2010(3):108-110.
[5]Mc Donald G L,Zhao Q.Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution and Convolution Fix:Application to vibration fault detection[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2017,82:461-477.
[6]Laha S K.Enhancement of fault diagnosis of rolling element bearing using maximum kurtosis fast nonlocal means denoising[J].Measurement,2017,100:157-163.
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[5]Mc Donald G L,Zhao Q.Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution and Convolution Fix:Application to vibration fault detection[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2017,82:461-477.
[6]Laha S K.Enhancement of fault diagnosis of rolling element bearing using maximum kurtosis fast nonlocal means denoising[J].Measurement,2017,100:157-163.