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基于小波去噪与HHT变换的轴承故障特征信号提取方法研究
Study on Feature Extraction Method of Axlebox Bearing Faults Based on Wavelet De-noising and HHT Transform
文献类型:期刊文章
HUANG Juan;GAO Jing;ZHANG Ling(Sichuan Provincial Engineering Laboratory of Super Alloy Cutting Technology,Deyang Sichuan 618000,China;Department of Mechanical and Electrical Engineering,Sichuan Engineering Technical College,Deyang Sichuan 618000,China)
机构地区:[1]四川省高温合金切削工艺技术工程实验室,四川德阳618000 [2]四川工程职业技术学院机电工程系,四川德阳618000
基 金:四川省科技支撑计划项目(2017RZ0062)。
年 份:2020
卷 号:48
期 号:10
起止页码:50-55
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对轴承故障诊断问题,提出一种融合小波去噪与HHT变换的故障特征信号提取方法。对圆柱滚子轴承的内圈故障和滚子故障进行了跑合检测试验。对采集的时域信号通过小波去噪方法进行去噪处理;采用HHT变换进行时频分析,得到一系列的本征模态函数分量;根据分析的试验结果判定轴承故障情况。试验结果表明:内圈故障和滚子故障轴承的特征信号提取值与理论计算值基本一致。
关 键 词:轴承故障 小波去噪 特征提取 时频分析
分 类 号:TP183]
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