基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

摘要：

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale de-composition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法.首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率.采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析.结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率.

关键词：固有时间尺度分解、形态滤波、滚动轴承、相关系数、故障诊断

所属期刊栏目：19

分类号：TH165.3;TP206

资助基金：国家自然科学基金11702177;辽宁省自然科学基金20180550650;辽宁省教育厅项目LN201710

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182