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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于综合动态筛选的滚动轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术领域。根据轴承几何参数尺寸，运转时间内外环工作状态以及转动频率计算轴承类型故障特征频率，计算特征频率；通过三层小波包分解对原始振动信号进行分解，得到8个Node分量；通过峭度值‑相关系数‑能量比的综合动态筛选指标以及贡献度阈值判处准则筛选保留更多敏感信息的故障分量并重构为新信号；通过包络谱提取故障特征，完成滚动轴承的故障诊断。本发明可有效提高信号的高频段分辨率，同时去除信号中的干扰噪声，提高信号的信噪比，还能有效去除无关分量，达到抑制背景噪声，使不同工况下包含更多故障信息的敏感分量能够更好地筛选出来。
主权项：1.一种基于综合动态筛选的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：采用振动传感器采集滚动轴承的振动信号，同时测量轴承的相关参数；步骤2：通过输入滚动轴承的基本参数，对不同故障类型的故障特征频率值进行计算；步骤3：对原始振动信号进行三层小波包分解，分解为8个Node分量；步骤4：结合峭度值-相关系数-能量比的综合动态筛选指标及贡献度阈值判处准则对分解后的Node分量进行筛选，并对筛选后的分量进行线性重构；步骤5：将新信号进行包络解调提取出轴承微弱故障特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 一种基于综合动态筛选的滚动轴承故障诊断方法
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