论文摘要
滚动轴承发生故障时会产生周期性脉冲,在噪声干扰下微弱特征难以提取且运算效率低。应用多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)方法提取故障周期,增强周期性脉冲信号,但在实际运用中该方法提取故障周期的运算效率较低。应用压缩感知(CS)方法对原始信号进行预先处理,通过稀疏表示以及正交匹配追踪算法(OMP)信号重构达到降噪目的。通过试验验证MOMEDA较之其他方法的优越性,CS方法对前者运算效率的提升具有明显效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吕麒鹏,夏均忠,白云川,郑建波,杨刚刚
关键词: 滚动轴承,故障特征提取,压缩感知,多点优化最小熵解卷积修正
来源: 军事交通学院学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 陆军军事交通学院国防交通系,陆军军事交通学院军用车辆工程系,陆军军事交通学院学员五大队
分类号: TH133.33
DOI: 10.16807/j.cnki.12-1372/e.2019.08.010
页码: 47-52
总页数: 6
文件大小: 1590K
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标签：滚动轴承论文; 故障特征提取论文; 压缩感知论文; 多点优化最小熵解卷积修正论文;