LCD和SWT在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：故障診斷 同步壓縮小波變換 故障信號提取 局部特征尺度分解
摘要：針對強噪聲背景下滾動軸承故障診斷中存在的非平穩(wěn)非線性信號特征提取這一難題,提出一種基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步壓縮小波變換的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),該方法首先對信號進行LCD分解,將其分解成多個內(nèi)稟尺度函數(shù)(Intrinsic Scale Component,ISC),選取包含有效頻率成分的ISC作為SWT的輸入信號,使用SWT對其作進一步分析,從而提取有效頻率特征。對強噪聲背景下提取的滾動軸承外圈故障信號、內(nèi)圈故障信號以及滾動體故障信號進行分析的結(jié)果表明,相比局部特征尺度分解、同步壓縮小波變換等方法,該方法能夠有效抑制噪聲,從強噪聲背景下提取出有效信號頻率特征,從而能夠有效判斷滾動軸承的運轉(zhuǎn)狀況。同時該方法能夠有效重構(gòu)信號。
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