文献类型：期刊文章

作　　者：陈海周[1] 王家序[1,2] 汤宝平[1] 李俊阳[1]

机构地区：[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044 [2]四川大学空天科学与工程学院,成都610065

出　　处：《振动与冲击》

基　　金：国家自然科学基金(51375506;51475051);重庆市研究生科研创新项目(CYB16027)

年　　份：2017

卷　　号：36

期　　号：9

起止页码：45-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172303738575)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：直升机 滚动轴承 最小熵解卷积  TEAGER能量算子 故障诊断  

分 类 号：TH133.3]