2025年05月20日 星期二 首页   |    期刊介绍   |    编 委 会   |    投稿指南   |    期刊订阅   |    统合信息   |    联系我们
计量学报  2020, Vol. 41 Issue (6): 710-716    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.06.13
  力学计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于改进的自适应无参经验小波变换的滚动轴承故障诊断
李继猛,王慧,李铭,姚希峰
燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Improved Adaptive Parameterless Empirical Wavelet Transform
LI Ji-meng,WANG Hui,LI Ming,YAO Xi-feng
School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (1602 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为实现滚动轴承故障周期冲击特征的有效提取,解决经验小波变换Fourier谱分割存在的问题,提出了一种改进的自适应无参经验小波变换方法。首先,利用自适应无参经验小波变换对信号Fourier谱进行自适应分割;然后,利用峭度指标对谱边界进行合并,并重构滤波器组对信号进行分解;最后,选取峭度值最大的分量进行包络解调提取故障特征。仿真和工程应用验证了所提方法的有效性,分析结果表明该方法的性能优于集合经验模态分解和经典经验小波变换。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李继猛
王慧
李铭
姚希峰
关键词 计量学滚动轴承故障诊断自适应无参经验小波变换峭度指标    
Abstract:In order to realize the effective extraction of rolling bearing fault periodic impulse features and solve the problem of Fourier spectral segmentation in empirical wavelet transform, an improved adaptive parameterless empirical wavelet transform method is proposed. First, adaptive segmentation of the Fourier spectrum is performed by adaptive parameterless empirical wavelet transform. Then, the spectral boundaries are combined by using the kurtosis index, and the filter banks are reconstructed to decompose the signal; finally, the component corresponding to the largest kurtosis value is selected to extract fault features by the Hilbert transform. The simulation and engineering application verify the effectiveness of the proposed method. The analysis results show that the performance of the proposed method is better than ensemble empirical model decomposition and the classical empirical wavelet transform.
Key wordsmetrology    rolling bearing    fault diagnosis    adaptive parameterless empirical wavelet transform    kurtosis index
收稿日期: 2018-08-10      发布日期: 2020-06-08
PACS:  TB936  
  TB973  
基金资助:国家自然科学基金(51505415); 河北省自然科学基金(E2017203142, F2018203413)
通讯作者: 李继猛     E-mail: xjtuljm@163.com
作者简介: 李继猛(1984-),男,河北乐亭人, 燕山大学讲师,博士,主要从事微弱信号处理、机械设备运行状态监测与故障诊断研究。Email:xjtuljm@163.com
引用本文:   
李继猛,王慧,李铭,姚希峰. 基于改进的自适应无参经验小波变换的滚动轴承故障诊断[J]. 计量学报, 2020, 41(6): 710-716.
LI Ji-meng,WANG Hui,LI Ming,YAO Xi-feng. Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Improved Adaptive Parameterless Empirical Wavelet Transform. Acta Metrologica Sinica, 2020, 41(6): 710-716.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2020.06.13     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2020/V41/I6/710
京ICP备:14006989号-1
版权所有 © 《计量学报》编辑部
地址:北三环东路18号(北京1413信箱)  邮编:100029 电话:(010)64271480
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发  技术支持:support@magtech.com.cn