论文摘要
滚动轴承产生早期微弱故障时,故障信息会被淹没在强背景噪声和其他振动源信号中,还会受到低频效应影响,这使得传统的频谱分析很难找到这些被淹没的故障信息。针对这一问题,本文提出一种基于小波熵的故障信息提取技术,首先对测试到的振动信号进行连续小波变换（CWT）,获得时间-尺度谱,再计算时频矩阵中每一个尺度下的信号的熵,最后选取熵最小的尺度进行频谱分析。运用该方法对设置了外环故障、内环故障、滚珠故障的三种滚动轴承的振动信号进行了分析,并与传统的傅里叶变换（FFT）和包络解调分析方法进行了对比。分析结果表明,基于小波熵的分析方法能更有效地提取出振动信号中的故障频率信息。最后把该方法应用到某型涡轴发动机的主轴承故障诊断中,成功提取出了故障频率信息,实现了对滚动轴承进行早期故障检测。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘杰薇,王平,徐福建,蒋裴仪
关键词: 滚动轴承,小波变换,故障诊断
来源: 航空科学技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 中国航发湖南动力机械研究所,中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室,郑州航空工业管理学院
基金: 航空科学基金(2013ZB08001)~~
分类号: V263.6
DOI: 10.19452/j.issn1007-5453.2019.02.012
页码: 66-73
总页数: 8
文件大小: 2222K
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