【摘 要】
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针对强背景噪声下故障特征信号提取难的问题,利用小波包分解能重构信号高低频的特点和频率加权能量算子抗干扰性强的优势,提出基于小波包分解与频率加权能量算子相结合的滚动
【基金项目】
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国家自然科学基金地区科学基金资助项目(51665013);江西省自然科学基金(20171BAB206028)
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针对强背景噪声下故障特征信号提取难的问题,利用小波包分解能重构信号高低频的特点和频率加权能量算子抗干扰性强的优势,提出基于小波包分解与频率加权能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先运用小波包分解对原始信号进行三层小波包分解,通过计算各个分量的峭度得出最优分解系数;再利用频率加权能量算子追踪信号的瞬时能量并求其包络谱;最后分析包络谱中频率成分并与对应故障特征频率进行对比。仿真信号和实验数据都能证明所提方案的有效性和实用性。
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