论文摘要
针对矿井提升机天轮轴承故障信号微弱、背景噪声强、故障特征难以提取问题,提出了将最小熵反褶积（Minimum Entropy Deconvolution,MED）和自适应多尺度形态滤波（Adaptive Multi-scale Morphological Filtering,AMMF）相结合进行微弱故障特征提取的方法。MED作为前置滤波器,可以突出信号中较大的脉冲,弥补强噪声背景下AMMF对微弱故障信号提取的局限性。然后再对预处理后的信号进行AMMF处理,可以克服MED无法将微弱信号突显出来的不足。2种方法相互作用,充分利用了各自的优点,补偿了彼此在强噪声环境下的不足,最终得到了良好的降噪效果。仿真和实验结果表明,该方法能有效提取强噪声环境下低速重载轴承的微弱故障特征。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨芬,寇子明,吴娟,李腾宇
关键词: 滚动轴承,微弱故障,低速
来源: 煤矿机械 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 太原理工大学机械与运载工程学院,矿山流体控制国家地方联合工程实验室,山西省矿山流体控制工程技术研究中心
基金: 国家重点研发计划(2016YFC0600908),山西省人才专项(20160-5D211007),山西省自然科学基金(201801D121177)
分类号: TD533
DOI: 10.13436/j.mkjx.201903051
页码: 143-146
总页数: 4
文件大小: 917K
下载量: 53
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