| 基于CSES和MED的滚动轴承微弱故障特征提取 |
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| 引用本文： | 康伟,朱永生,闫柯,任智军.基于CSES和MED的滚动轴承微弱故障特征提取[J].振动．测试与诊断,2021,41(4):660-666. |
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| 作者姓名： | 康伟 朱永生 闫柯 任智军 |
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| 作者单位： | （西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室 西安，710049） |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目（2017YFC0804400，2017YFC0804407） |
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| 摘 要： | 针对高噪声条件下,联合平方包络谱(combined squared envelope spectrum,简称CSES)方法容易受频带内噪声和其他频带特征的干扰,导致对滚动轴承微弱故障特征提取困难的问题,提出了一种结合CSES和最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,简称MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,使用谱峭度选择不同频带-滤波后的信号;其次,对所选信号进行MED滤波,增强频带内的故障特征;最后,依据CSES原理,计算上一步滤波后信号的平方包络频谱并进行归一化,将其合并得到故障特征明显的强化包络谱。仿真与试验结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承的微弱故障特征。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 谱峭度 最小熵解卷积 联合平方包络谱 |
Weak Fault Extraction of Rolling Element Bearings Based on CSES and MED |
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| KANG Wei,ZHU Yongsheng,YAN Ke,REN Zhijun.Weak Fault Extraction of Rolling Element Bearings Based on CSES and MED[J].Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis,2021,41(4):660-666. |
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| Authors: | KANG Wei ZHU Yongsheng YAN Ke REN Zhijun |
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