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基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究

陈海周  王家序  汤宝平  李俊阳  
【摘要】:为了解决强背景噪声环境下直升机滚动轴承故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的滚动轴承故障特征提取的新方法。根据滚动轴承故障信号表现为冲击波形的特点和MED降噪对冲击特征敏感的特性,采用MED对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的冲击成分;再结合TEO适合检测信号的瞬时变化,能有效提取故障信号冲击特征的特点,计算降噪信号的Teager能量信号,进行频谱分析提取滚动轴承的故障特征。通过对仿真信号和直升机滚动轴承混合故障信号进行分析,实验结果表明,该方法能有效提取强背景噪声环境中的微弱复合故障特征,具有一定的工程应用价值。

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1 陈海周;王家序;汤宝平;李俊阳;;基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究[J];振动与冲击;2017年09期
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