改进ILoG算子的故障检测方法

摘要：

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法.ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息.对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法.

关键词：轮对轴承、微弱故障、特征提取、高斯拉普拉斯算子、水循环算法

所属期刊栏目：40

分类号：TH133

资助基金：国家自然科学基金资助项目;河北省自然科学基金资助项目;河北省高等学校科学技术研究资助项目

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：695-701