基于最小熵解卷积的电机轴承故障特征提取
最小熵解卷积是一种信号滤波处理方法,可以增强实测振动信号中故障冲击成分,降低传递路径等因素干扰噪声影响,有利于设备故障早期特征信息的识别.分析了最小熵解卷积方法的基本原理,将该方法用于电机轴承实测振动信号的分析处理,验证了该方法对故障信息增强的效果,讨论了滤波器阶数变化对分析效果的影响.结果表明,最小熵解卷积方法可以有效增强振动监测信号中故障产生的微弱冲击信息.通过合理设置滤波器参数可以使效果突出.
电机 轴承故障 特征提取 最小熵解卷积
姜锐 柳亦兵 邵昌盛 胡亮
华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京102206;中国电力企业联合会,北京100761 华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京102206
国内会议
2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016年全国设备诊断工程会议
西安
中文
192-195
2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）