基于自适应Morlet小波变换滚动轴承声学故障诊断的研究

李静娇, 陈恩利, 刘永强

石家庄铁道大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 30 ›› Issue (03) : 29 -32+47.

PDF
石家庄铁道大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 30 ›› Issue (03) : 29 -32+47. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.03.06

基于自适应Morlet小波变换滚动轴承声学故障诊断的研究

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

基于声音信号的测试与分析是滚动轴承故障检测与诊断的一种新方法,提出了基于自适应Morlet小波变换诊断轴承声学信号故障的新方法。首先利用最小Shannon熵对Morlet小波的形状参数进行优化,找到与所测声音信号特征成份最匹配的小波,再对小波系数矩阵进行奇异值分解,通过奇异值与变化尺度的关系曲线得到最佳小波变换尺度,最后对滚动轴承故障信号进行Morlet小波变换进行故障特征提取。结果表明:该方法能有效地从强噪声背景下提取出轴承声学信号的故障。

关键词

声学信号 / 小波变换 / Shannon熵 / 故障诊断

Key words

引用本文

引用格式 ▾
李静娇, 陈恩利, 刘永强 基于自适应Morlet小波变换滚动轴承声学故障诊断的研究[J]. 石家庄铁道大学学报(自然科学版), 2017, 30(03): 29-32+47 DOI:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2017.03.06

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

16

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/