信号稀疏分解方法在滚动轴承故障诊断中的应用
信号稀疏分解算法是具有较强自适应性和灵活性的信号处理方法,已在很多领域表现出良好的应用前景,它也正逐步被引入故障诊断领域。目前针对滚动轴承故障诊断已提出了不少方法,但如何在强噪声下或则故障早期提取到故障特征仍然具有一定的难度。本文基于一种常用的稀疏分解算法一匹配追踪提出一种新的滚动轴承信号分析方法,用于实现对滚动轴承故障频率的精确提取,以实现故障的探测和诊断。仿真信号和实验信号的分析结果都表明本方法在强噪声干扰下有很强的提取故障冲击特征的能力,与包络谱相比有明显的优势。
机械传动 滚动轴承 故障诊断 稀疏分解
唐海峰 陈进 董广明
上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
国内会议
2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)
沈阳
中文
261-263
2010-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）